دوره آموزشی بهرهگیری از هوش مصنوعی و مهندسی داده برای راهحلهای پایدار
57 دقیقهمتوسط2025-02-18
مدرسین

Talal Gedeon
Sales Engineer at Tamr
جزئیات دوره
در این دوره تحولآفرین، شما با چگونگی استفاده از فناوریهای نوظهور و تحلیلهای پیشرفته داده آشنا خواهید شد تا ابتکارات پایداری را متحول کرده و راه را برای آیندهای هوشمندتر و سبزتر هموار سازید. تحت هدایت تخصصی مدرس، طلال گدئون، یاد میگیرید چگونه از هوش مصنوعی و تکنیکهای پیشرفته مهندسی داده بهره ببرید تا راهحلهای نوآورانهای برای مقابله با چالشهای زیستمحیطی ارائه دهید. این دوره پل ارتباطی میان پیشرفتهای تئوری فناوری و کاربردهای عملی در پروژههای پایداری محسوب میشود.
شما با درک نقش اساسی فناوری در تلاشهای مدرن پایداری آغاز خواهید کرد. یاد میگیرید که چگونه تکنیکهای جمعآوری داده، از دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) تا سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، امکان پایش و مدیریت منابع زیستمحیطی را فراهم میکنند. برنامه درسی این دوره شامل چرخه کامل داده از جمعآوری، پردازش، ذخیرهسازی و تحلیل دقیق با استفاده از ابزارهایی مانند Databricks میشود تا جریان کاری دادهای قوی و قابل اعتمادی ایجاد شود.
دوره به شما نحوه ایجاد و آموزش مدلهای یادگیری ماشین طراحی شده برای چالشهای محیطی را نیز میآموزد. شما با ارزیابی عملکرد این مدلها با استفاده از شاخصهای پایداری، مهارتهای لازم برای پیشبینی نتایج و بهینهسازی مدیریت منابع در زمان واقعی را کسب خواهید کرد. علاوه بر این، با یکپارچهسازی ابزارهای اتوماسیون مانند Zapier، یاد میگیرید چگونه فرآیندها را با اتصال برنامهها و منابع دادهای مختلف بهطور یکپارچه تسهیل کنید.
در این دوره، به مسایل اخلاقی و بهترین شیوههای استفاده از هوش مصنوعی نیز توجه ویژهای شده است. شما استراتژیهایی برای مدیریت ریسکهای احتمالی و تضمین مسئولیتپذیری و تأثیرگذاری راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی خواهید آموخت. در پایان این دوره، شما مجهز به دانش و مهارتهای لازم برای به کارگیری فناوری و داده در جهت بهبود پایداری، افزایش نوآوری و کاهش قابل توجه تأثیرات زیستمحیطی در سازمان خود خواهید شد.
شما با درک نقش اساسی فناوری در تلاشهای مدرن پایداری آغاز خواهید کرد. یاد میگیرید که چگونه تکنیکهای جمعآوری داده، از دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) تا سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، امکان پایش و مدیریت منابع زیستمحیطی را فراهم میکنند. برنامه درسی این دوره شامل چرخه کامل داده از جمعآوری، پردازش، ذخیرهسازی و تحلیل دقیق با استفاده از ابزارهایی مانند Databricks میشود تا جریان کاری دادهای قوی و قابل اعتمادی ایجاد شود.
دوره به شما نحوه ایجاد و آموزش مدلهای یادگیری ماشین طراحی شده برای چالشهای محیطی را نیز میآموزد. شما با ارزیابی عملکرد این مدلها با استفاده از شاخصهای پایداری، مهارتهای لازم برای پیشبینی نتایج و بهینهسازی مدیریت منابع در زمان واقعی را کسب خواهید کرد. علاوه بر این، با یکپارچهسازی ابزارهای اتوماسیون مانند Zapier، یاد میگیرید چگونه فرآیندها را با اتصال برنامهها و منابع دادهای مختلف بهطور یکپارچه تسهیل کنید.
در این دوره، به مسایل اخلاقی و بهترین شیوههای استفاده از هوش مصنوعی نیز توجه ویژهای شده است. شما استراتژیهایی برای مدیریت ریسکهای احتمالی و تضمین مسئولیتپذیری و تأثیرگذاری راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی خواهید آموخت. در پایان این دوره، شما مجهز به دانش و مهارتهای لازم برای به کارگیری فناوری و داده در جهت بهبود پایداری، افزایش نوآوری و کاهش قابل توجه تأثیرات زیستمحیطی در سازمان خود خواهید شد.
مهارت ها
ZapierDatabricksSQLMachine LearningData EngineeringArtificial Intelligence FoundationsPythonArtificial Intelligence (AI)Data ScienceOpen SourceOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - پروژههای پایداری را با هوش مصنوعی متحول کنید
1. اصول هوش مصنوعی برای پایداری
- 02 - درک نقش هوش مصنوعی در راه حلهای پایدار
- 03 - مهندسی داده - مفاهیم و ابزارهای کلیدی
- 04 - معرفی گوگل کولب و کاربرد آن
- 05 - عملی - راهاندازی اولین مدل هوش مصنوعی خود در Google Colab
- 06 - ادغام هوش مصنوعی با گردش کار مهندسی داده
- 07 - چالش - یک مدل هوش مصنوعی ساده برای بهرهوری انرژی بسازید
- 08 - راه حل - ساخت مدل هوش مصنوعی برای بهرهوری انرژی
2. تکنیکهای جمعآوری دادههای پیشرفته
- 09 - تکنیکهای جمعآوری مؤثر داده ها
- 10 - استفاده از اینترنت اشیا برای جمعآوری دادههای پایداری در گوگل کولب
- 11 - پردازش و پاکسازی دادههای اینترنت اشیا
- 12 - چالش - طراحی استراتژی جمعآوری داده ها
- 13 - راه حل - راهبردهای مؤثر جمعآوری داده ها
3. پیادهسازی راه حلهای هوش مصنوعی پایدار
- 14 - مقیاس گذاری هوش مصنوعی برای پروژههای پایداری در مقیاس بزرگ
- 15 - هوش مصنوعی در مدیریت پسماند - مطالعات موردی
- 16 - ادغام هوش مصنوعی با منابع انرژی تجدید پذیر
- 17 - چالش - یک راه حل هوش مصنوعی برای صرفهجویی در آب ایجاد کنید
- 18 - راه حل - هوش مصنوعی برای حفظ آب
4. بهینهسازی و اتوماسیون
- 19 - استفاده از هوش مصنوعی برای بهینهسازی تخصیص منابع
- 20 - خودکارسازی فرآیندهای پایداری با Google Colab
- 21 - چالش - یک سیستم صرفهجویی در انرژی را خودکار کنید
- 22 - راه حل - خودکارسازی بهرهوری انرژی
5. کاربرد هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
- 23 - فناوریهای هوش مصنوعی در توسعه شهری
- 24 - مطالعات موردی شهر هوشمند
- 25 - چالش - پیادهسازی هوش مصنوعی در پروژه شهر هوشمند
- 26 - راه حل - کاربرد هوش مصنوعی در محیطهای شهری
6. اخلاق و جهت گیریهای آینده
- 27 - ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 28 - معضلات اخلاقی در پروژههای هوش مصنوعی
- 29 - تحلیل و حل معضلات اخلاقی
- 30 - راهنمای تصمیمگیری اخلاقی
- 31 - تجسم فرآیند تصمیم گیری
نتیجه گیری
- 32 - حرکت رو به جلو
- 33 - چگونه به یادگیری و کاوش بیشتر ادامه دهیم