درباره دوره: در این درس از مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی مکتب خونه فنونی مورد بررسی قرار می‌گیرند که در نوشتن برنامه‌های با کیفیت مؤثرند. محور اصلی این فنون برنامه‌نویسی شیءگرا خواهد بود که در قابلیت نگهداری برنامه‌ها و استفاده مجدد از اجزای آن‌ها نقش کلیدی دارد. علاوه بر این، درستی کارکرد، سرعت اجرا و استفاده بهینه از حافظه عوامل کیفی دیگری هستند که مورد توجه این درس هستند. زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده سی‌پلاس‌پلاس است اما سعی می‌شود تا حد امکان مفاهیم مطرح شده مستقل از زبان و در سطحی بالاتر مورد بحث قرار بگیرند. پیش‌نیاز این درس دانستن مبانی کامپیوتر و برنامه‌نویسی به زبان سی (شامل مفاهیم پایه، توابع، ساختارها و اشاره‌گرها) می‌باشد. برنامه‌های مطرح‌شده در کلاس از طریق سایت یادداشت‌های درس به نشانی ramtung.ir/apnotes/html قابل دسترسی هستند. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - مقدمه درس 2 - جلسه دوم - مفاهیم مقدماتی زبان ++C 3 - جلسه سوم - طراحی بالا به پایین 4 - جلسه چهارم - مبانی توابع بازگشتی 5 - جلسه پنجم - پردازش بازگشتی لیست ها 6 - جلسه ششم - عقب گرد (backtracking) 7 - جلسه هفتم - مقدمه ای بر شی گرایی 8 - جلسه هشتم - پیاده سازی کلاس ها 9 - جلسه نهم - شبیه سازی حرکت توپ در میز-بخش اول 10 - جلسه دهم - شبیه سازی حرکت توپ در میز-بخش دوم 11 - جلسه یازدهم - اعضای ایستای کلاس 12 - جلسه دوازدهم - سربارگذاری عملگرها 13 - جلسه سیزدهم - رسیدگی به خطاها (بخش اول) 14 - جلسه چهاردهم - رسیدگی به خطاها (بخش دوم) 15 - جلسه پانزدهم - وراثت-1 16 - جلسه شانزدهم - وراثت-2 17 - جلسه هفدهم - چندریختی 18 - جلسه هجدهم - مطالعه موردی وراثت 19 - جلسه نوزدهم - مقدمه ای بر تحلیل و طراحی شیء گرا - 1 20 - جلسه بیستم - مقدمه ای بر تحلیل و طراحی شیء گرا - 2 21 - جلسه بیست و یکم - مدیریت حافظه در کلاس ها 22 - جلسه بیست و دوم - لیست های پیوندی-1 23 - جلسه بیست و سوم - لیست های پیوندی-2 24 - جلسه بیست و چهارم - iterator ها-مقدمه ای بر الگوها templates 25 - جلسه بیست و پنجم - ادامه مبحث الگوها-اشاره گر به توابع 26 - جلسه بیست و ششم - کتابخانه STL - بخش اول 27 - جلسه بیست و هفتم - الگوریتم ها در STL 28 - جلسه بیست و هشتم - عبارت های لاندا 29 - جلسه بیست و نهم - ادامه عبارت های لاندا- تبدیل تایپ ها 30 - جلسه سی ام - مقدمه ای بر مفاهیم پایه جاوا

درباره دوره: در عصر دیجیتال امروزی، ارتباطات موثر و تولید محتوا مهارت‌های حیاتی برای افراد و کسب‌وکارها هستند. دوره مهندسی prompt برای تجهیز دانش‌آموزان به دانش و تکنیک‌های مورد نیاز برای استفاده از قدرت Chat GPT و مهارت در اشکال مختلف تولید محتوا، از جمله نوشتن محتوای وب‌سایت، پست‌های وبلاگ، ایجاد کتاب‌های الکترونیکی و ساختن طرح‌های تجاری طراحی شده است. در طول این دوره جامع، دانش‌آموزان تجربه عملی و مهارت‌های عملی را در استفاده از Chat GPT _ یک مدل زبان پیشرفته که توسط OpenAI ایجاد شده اسـت _ به دست می‌آورند تا محتوایی با کیفیت بالا ایجاد کنند که مخاطبان هدف را درگیر کند. با درک اصول مهندسی prompt، دانش‌آموزان یاد خواهند گرفت که چگونه promptها را برای استخراج پاسخ‌های دلخواه و تولید محتوای قانع‌کننده به طور موثر بهینه کنند. برنامه درسی شامل طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی تولید محتوا است، از جمله: نوشتن محتوای وب‌سایت: دانش‌آموزان یاد می‌گیرند که چگونه محتوای وب‌سایتی متقاعدکننده و جذاب ایجاد کنند که پیام برند را به طور مؤثر منتقل کند و توجه بازدیدکنندگان را به خود جلب کند. نوشتن پست بلاگ: دانش‌آموزان در هنر ایجاد پست‌های وبلاگی جذاب که به مخاطبان خاص پاسخ می‌دهد، ترافیک ارگانیک ایجاد می‌کند و رهبری فکری را در صنایع مختلف ایجاد می‌کند، کاوش خواهند کرد. ایجاد کتاب الکترونیکی: کاوشی عمیق در زمینه ایجاد کتاب الکترونیکی که موضوعاتی مانند طرح کلی، ساختاربندی، نوشتن و طراحی را پوشش می‌دهد و دانش‌آموزان را قادر می‌سازد تا کتاب‌های الکترونیکی حرفه‌ای و آموزنده تولید کنند که در ذهن خوانندگان ماندگار شود. توسعه طرح کسب‌وکار: دانش‌آموزان بینش‌هایی را درباره ایجاد طرح‌های تجاری جامع که چشم‌اندازی روشن، تعریف استراتژی‌ها و ارائه استدلال‌های قانع‌کننده برای سرمایه‌گذاران و ذینفعان ارائه می‌کند، به دست خواهند آورد. علاوه بر موضوعات اصلی ایجاد محتوا، این دوره همچنین جلساتی در مورد استفاده از promptها برای وظایف مختلف فریلنسری، پروژه‌های کدنویسی، محتوای رسانه‌های اجتماعی، نوشتن ایمیل‌های موثر، تهیه پیش‌نویس ثبت اختراع، ایجاد اسناد قانونی، نوشتن رزومه‌های متقاعد کننده و ایجاد نامه‌های متقاعد کننده ارائه می‌دهد. این جلسات اضافی مجموعه‌ای از مهارت‌ها را برای دانش‌آموزان فراهم می‌کند که آنها را قادر می‌سازد در چندین حوزه حرفه‌ای برتری پیدا کنند. در پایان این دوره، دانش‌آموزان درک عمیقی از تکنیک‌های مهندسی prompt، مهارت‌های پیشرفته ایجاد محتوا و توانایی استفاده از Chat GPT برای تولید مطالب نوشتاری برجسته در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها خواهند داشت. چه شما یک تولید کننده محتوا، بازاریاب، فریلنسر یا کارآفرین مشتاق باشید، این دوره شما را قادر می سازد تا به اهداف خود برسید و در چشم انداز دیجیتال برجسته شوید. این دوره برای محققان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، مهندسان و هر کسی که علاقه‌مند به استفاده از قدرت مهندسی prompt برای بهبود سیستم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی است، طراحی شده است. هم برای مبتدیان و هم برای پزشکان با تجربه که به دنبال تعمیق درک و مهارت های خود در تکنیک‌های مهندسی prompt هستند مناسب است. مهندسی Prompt مفهومی مهندسی برای بهینه سازی فعالیت‌ نرم افزارهای مختلفی است که هر یک به شکلی نوین با هوش مصنوعی در ارتباطند. افرادی که در حوزه تولید محتوا فعالیت دارند، باید آموزش مهندسی پرامپت با gpt4 را پشت سر بگذارند تا به شکلی حرفه‌ای از ابزارهای در دسترس خود برای خلق محتوایی همه پسند بهره‌مند شوند. در این آموزش‌ها شما یاد می‌گیرید که چطور باید prompt باکیفیتی خلق کنید تا بهینه‌ترین نتایج را از هوش مصنوعی دریافت نمایید. مهندسی پرامپت به معنای تمرکز بر تولید بهترین پرامپت‌ها و ایجاد تغییراتی هوشمندانه در نتایج خروجی هوش مصنوعی است. با استفاده از آموزش مهندسی پرامپت شما می‌توانید در پرامپت نویسی حرفه‌ای شوید و با تسلط بر ابزارهای مختلف هوش مصنوعی بهترین نتایج را اخذ کنید. این دوره‌ها باعث تسلط شما بر قواعد زبانی شده و مهارت تفکر تحلیلی و خلاقانه را در شما بهبود می‌دهند. آنچه که اهمیت شرکت در این دوره‌های فوق‌العاده را بیشتر می‌کند، پیشبرد وظایف است که با یادگیری بهتر حاصل می‌شود. فرقی ندارد که شما از چه سیستم و چه ابزاری استفاده می‌کنید؛ به هر حال با آموزش مهندسی پرامپت با gpt4 می‌توانید به اهدافی که از طریق هوش مصنوعی آن‌ها را دنبال می‌کنید، دست یابید. در دوره آموزش پرامپت نویسی و کار با ابزارهای هوش مصنوعی مباحث مختلفی وجود دارند که هر یک به تقویت هوش خلاقانه و مهارت شما کمک شایانی می‌کنند. این آموزش‌ها در ابتدا با معرفی کامل پرامپت نویسی برای chat gpt آغاز می‌شوند و پس از آن معماری فضای این ابزار و محدودیت‌های آن معرفی می‌شود. پس از آن، مباحث زیر به کاربران آموزش داده خواهند شد: یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در دوره آموزش مهندسی پرامپت با gpt4 یاد می‌گیرید، مهارت نوشتن پرامپتی عالی است. اگرچه شما می‌توانید دوره آموزش پرامپت نویسی رایگان را سپری کنید و تمریناتی نیز انجام دهید، اما در دوره‌های رایگان همه چیز در اختیار شما قرار نمی‌گیرد. با شرکت در دوره‌های آموزش نوشتن پرامپت مکتب خونه می‌توانید نکات لازم برای نگارش یک پرانتز بهینه که شامل موارد زیر است را یاد بگیرید. این نکات عبارتند از: ·         یادگیری تعیین قالب‌های خروجی برای مدل مد نظر ·         یادگیری جداسازی دستورات موجود در برنامه‌های مختلف ·         انجام آزمون‌های گوناگون ·         در نظر داشتن روش‌های مختلف یادگیری ماشینی ·         اشاره به جزئیات و محدودیت موضوع ·         و غیره در این قسمت از آموزش‌ها می‌توانید یاد بگیرید که پرامپت زنی چیست و به چه کار می‌آید. همچنین یاد می‌گیرید که‌ چطور باید ابزارهای هوش مصنوعی را برای داشتن عملکردی ایده‌آل بهینه سازی کنید. در واقع چگونگی تعامل انسان با هوش مصنوعی جهت ایجاد بهترین خروجی در این قسمت از آموزش مد نظر است. تولید محتوا با chatgpt مبحث ساده‌ای نیست و نیاز به تمرکز فراوان دارد. به همین دلیل آموزش کار با چت جی پی تی در این آموزش‌ها از اهمیت زیادی برخوردار شده است. با سپری کردن دوره آموزش مهندسی پرامپت با gpt4 می‌توانید به تولید پست‌های وبلاگ خود بپردازید و محتواهایی کاملاً تاثیرگذار را برای وب سایت خود تهیه کنید. علاوه بر آن نوشتن رزومه کاریابی با استفاده از چت جی پی تی، ساخت پست‌های وبلاگ و وب سایت ،ساخت پست‌های شبکه‌های اجتماعی، ساخت طرح کسب و کار، نوشتن ایمیل حرفه‌ای و تولید پادکست از جمله مباحث کاربردی این دوره هستند. در این قسمت نه تنها با پرامپت‌های کد نویسی و نحوه ایجاد آن‌ها آشنایی پیدا می‌کنید؛ بلکه در مورد پرامپت‌های دستیار نیز اطلاعاتی را کسب خواهید کرد.‌ همچنین پرامپت‌هایی که با فعالیت‌های فریلنسری در ارتباط هستند را آنالیز خواهید کرد. در انتهای آموزش چگونگی نوشتن اسناد حقوقی با استفاده از چتری بیان می‌شود. شما می‌توانید از پرامپت آماده برای بهبود عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنید و با مهندسی پیشرفته پرامپت‌هایی که در اختیارتان وجود دارند شاهد بهترین نتایج باشید. بدون شک هر کدام از دوره‌های آموزشی در موسسات مختلف مزایای زیادی را با خود به همراه دارند. همین مزایا هستند که دوره‌ها را با استقبال فراوان کاربران مواجه می‌کنند. در این دوره شما می‌توانید بر مهندسی پرامپت و اصول آن تسلط پیدا کنید، کاربردهای عملی ابزارهای هوش مصنوعی را در زمینه‌های مختلف بررسی کنید و فرایند ایجاد موثرترین نوع از پرامپت‌ها را یاد بگیرید. افزون بر آن چگونگی استفاده از لحن و واژگان مناسب، چگونگی ایجاد بهترین محتواها برای بلاگ، وب سایت و کتاب الکترونیکی و حتی چگونگی ساخت پادکست از اهداف این دوره هستند که شما تمام آنچه که لازم است را در مورد این موارد یاد می‌گیرید. جالب است بدانید این دوره از دوره‌های کامل و جامع مکتب خونه به طوری تهیه و طراحی شده است که مباحث آن به ساده‌ترین شکل ممکن مطرح می‌شوند. بنابراین شما بدون اینکه تجربه قبلی در مورد Prompt engineering داشته باشید، می‌توانید در این دوره‌ها شرکت کنید و موضوعات مرتبط با آن را یاد بگیرید. چنانچه هرگونه ابهام یا اشکالی در هر قسمت از دوره داشتید توصیه می‌کنیم با کارشناسان ما در مکتب خونه در ارتباط باشید. به طور کلی هر فردی به هر دلیلی اگر با هوش مصنوعی و ابزارهای آن سر و کار دارد به آموزش مهندسی پرامپت با gpt4 نیاز پیدا خواهد کرد. محققان هوش مصنوعی، افرادی که علاقمند به تولید ابزارهای کاربردی در این صنعت هستند، دانشمندان داده و مهندسین پرامپتی که می‌خواهند علم خود را در راستای پرامپت نویسی برای chatgpt ارتقا دهند، می‌توانند از این دوره‌های آموزشی استفاده کنند. افراد مبتدی با شرکت در این دوره‌ها می‌توانند اصول لازم برای کار در صنعت مهندسی پرامپت را یاد بگیرند و به شکلی عمیق در این صنعت فعالیت کنند. همان طور که در هر عرصه زندگی ما هوش مصنوعی و آثار آن دیده می‌شود، مهندسی پرامپت نیز می‌تواند مزایای زیادی داشته باشد. شما به محض اینکه دوره مهندسی پرامپت را پشت سر بگذارید، می‌توانید در مراکزی که اعلان شغل استخدام مهندس پرامپت را دارند مشغول به کار شوید. علاوه بر آن با ساخت و عرضه ابزارهای هوش مصنوعی، تولید محتوا با چت جی بی تی، آموزش رایگان یا آموزش پولی،  مشاوره و کار به صورت تمام وقت در استارتاپ‌ها به درآمدهای زیادی دست پیدا خواهید کرد. حتی اگر روز به روز مهارت‌ها، دانش و تخصص خود را افزایش دهید، در مدتی کوتاه می‌توانید به عنوان بهترین مهندس شناخته شوید و حقوق زیادی را کسب کنید. پرامپت نویسی برای gpt  راحت نیست. بنابراین باید دوره‌های آموزشی را انتخاب کنید که به شکلی ساده و روان شما را با مفاهیم مهندسی پرامپت آشنا کند. دوره مکتب خونه یکی از همین دوره‌هاست که توسط بهترین اساتید یاد داده می‌شود و می‌تواند به صورت عمیق شما را آماده فعالیت در حرفه Engineering Prompt کند. این دوره‌ها برای دانشجویان، دانش آموزان و افرادی که می‌خواهند در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانند انتخابی مناسب است. جهت خرید دوره می‌توانید با کارشناسان ما در ارتباط باشید و با چند کلیک ساده، از دوره برخوردار شوید. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی و همچنین آموزش Chatgpt به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. مقدمه‌ای بر Chat GPT: 1 - مقدمه‌ای بر Chat GPT: انواع آن، قابلیت‌ها و محدودیت‌ها مقدمه‌ای بر مهندسی prompt: 1 - مقدمه‌ای بر مهندسی prompt و انواع آن promptنویسی مانند یک حرفه‌ای: 1 - عمل کردن در نقش یک مهندس prompt و فواید آن 2 - نمونه‌های prompt تولید محتوای وب‌سایت با استفاده از Chat GPT: 1 - تولید محتوای وب‌سایت 2 - نمونه‌های prompt تولید پست‌های وبلاگ با استفاده از Chat GPT: 1 - تولید پست وبلاگ 2 - نمونه‌های prompt promptهای کدنویسی: 1 - کدنویسی پایتون، جاوا، PHP و HTML با استفاده از prompt 2 - نمونه‌های prompt promptهای دستیار مانند ممتحن آزمون IELTS: 1 - promptهای دستیار 2 - نمونه‌های prompt ایجاد پست رسانه‌های اجتماعی با Chat GPT: 1 - Social Media 2 - نمونه‌های prompt تولید کتاب الکترونیک با استفاده از Chat GPT: 1 - یافتن موضوعات مناسب جهت ساخت E-Book 2 - نمونه‌های prompt تولید پادکست با استفاده از Chat GPT: 1 - ساخت محتوا، ساختار و استایل برای انوع پادکست 2 - نمونه‌های prompt اصول نوشتن ایمیل حرفه‌ای با Chat GPT: 1 - نوشتن ایمیل حرفه‌ای و ویرایش آن 2 - نمونه‌های prompt اصول نوشتن رزومه و کاریابی با استفاده از Chat GPT: 1 - نوشتن رزومه، سوالات استخدامی، جستجوی شغل و شبکه‌سازی 2 - نمونه‌های prompt نحوه ساخت طرح کسب‌وکار با استفاده از Chat GPT: 1 - Business و Marketing Plan 2 - نمونه‌های prompt بررسی promptهای مرتبط با فریلنسری: 1 - ساخت پروفایل فریلنسری و Gigs 2 - نمونه‌های prompt promptهای مرتبط با مربی و دانشجو: 1 - ایجاد تکالیف و نوشتن مقالات پژوهشی 2 - نمونه‌های prompt نوشتن اسناد حقوقی حرفه‌ای با Chat GPT: 1 - نوشتن اسناد حقوقی ثبت اختراع و قراردادهای عدم افشا 2 - نمونه‌های prompt سخن پایانی!: 1 - Congrate

درباره دوره: قدرت هوش مصنوعی را برای ایجاد تصاویر خیره‌کننده و منحصر به فرد در چند ثانیه به کار بگیرید. آیا شما طراح گرافیک، کارآفرین یا تولیدکننده محتوا هستید و به دنبال ابزاری تحولی برای ارتقای تصاویر خود می‌گردید؟ آیا می‌خواهید تصاویر جذاب ایجاد کنید بدون اینکه ساعت‌ها در نرم‌افزارهای طراحی صرف کنید؟ دیگر نیازی به جستجو ندارید! دوره مهارت‌آموزی Midjourney از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه اینجاست تا به شما کمک کند قدرت تصاویر تولید شده با هوش مصنوعی را به خدمت بگیرید و فرآیند خلاقانه خود را متحول کنید. به دوره مهارت‌آموزی Midjourney بپیوندید و کشف کنید چگونه تولید تصویر با هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند طراحی شما را متحول کند. با راهنمایی گام به گام ما، شما به این پلتفرم نوآورانه مسلط خواهید شد و در کمترین زمان تصاویری خیره‌کننده ایجاد خواهید کرد. این فرصت را برای ارتقای مهارت‌های خود و جلوتر ماندن از منحنی از دست ندهید. Midjourney چیست؟ Midjourney یک پلتفرم پیشرفته است که از هوش مصنوعی برای تولید تصاویر بر اساس ورودی‌ها و پارامترهای شما استفاده می‌کند. با چند ورودی ساده، Midjourney می‌تواند تصاویری خیره‌کننده از جمله لوگوها، تصاویر محصول و طراحی‌های وب‌سایت را در چند ثانیه ایجاد کند. با طراحی‌های خسته‌کننده خداحافظی کنید و به یک انقلاب در ایجاد تصاویر با هوش مصنوعی سلام کنید! این دوره برای چه کسانی مناسب است: ایجاد تصاویر منحصر به فرد با هوش مصنوعی در چند ثانیه: 1 - ایجاد حساب Midjourney شما 2 - تولید تصاویر با Midjourney 3 - نکته: چت خصوصی با Midjourney در دیسکورد 4 - پارامترها، پرامپت‌ها و گزینه‌های پیشرفته Midjourney ایجاد یک مفهوم تجاری در چند دقیقه: 1 - ایجاد تصاویر محصول با Midjourney 2 - ایجاد عکس‌های محصول با Midjourney 3 - ایجاد ایده‌های وب‌سایت با Midjourney 4 - ایجاد لوگو برای کسب و کار با Midjourney چگونه اثر هنری خود را بفروشید و با Midjourney درآمد کسب کنید؟: 1 - چگونه و کجا اثر هنری و گرافیک‌های تولید شده با هوش مصنوعی را بفروشیم؟ ابزارها و نکته‌ها: 1 - ایجادپرامپت‌های بهتر با Midjourney ایجاد یک وب‌سایت حرفه‌ای با هوش مصنوعی: 1 - استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد یک وب‌سایت حرفه‌ای در چند دقیقه 2 - شخصی‌سازی وب‌سایت شما با هوش مصنوعی جمع‌بندی: 1 - جمع‌بندی

درباره دوره: *لازم به ذکر است که زیرنویس این دوره توسط هوش مصنوعی صورت گرفته است.*دوره "Better Relationships and More Sales: Using ChatGPT to Sell" به طور خاص برای کمک به حرفه‌ای‌های فروش طراحی شده است تا از قدرت هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند و به برقراری ارتباطات معنادار و مؤثر بپردازند. در این دوره، شما خواهید آموخت که چگونه با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، تخصص خود را به نمایش بگذارید و در مکالمات مرتبط و سودآور شرکت کنید. این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه از هوش مصنوعی برای ایجاد ارتباطات شخصی‌سازی‌شده استفاده کنید و به پیشبرد فرصت‌های پیچیده با نقشه‌برداری از روندهای مناسب برای هر تماس فروش بپردازید. همچنین، شما یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه‌های توسعه مبتنی بر داده و هوش مصنوعی را برای حساب‌های جدید و موجود ساختار دهید و به بهترین نحو از آن‌ها بهره‌برداری کنید. با پیوستن به جیک دان‌لاپ، کارشناس فروش با تجربه، شما با بهترین استراتژی‌ها برای ایجاد ارتباط و ساختن رابطه در دنیای دیجیتال‌محور آشنا خواهید شد. این دوره شامل یادگیری نحوه ایجاد ارتباطات سفارشی شده با استفاده از اطلاعات صنعتی و شرکتی، پیشبرد فرصت‌های پیچیده با استفاده از روندهای فروش دقیق، و تدوین برنامه‌های توسعه مبتنی بر داده و هوش مصنوعی است. چه در مراحل اولیه و چه در مراحل پیشرفته روابط فروش باشید، با پایان این دوره، شما مهارت‌های لازم برای تقویت تعاملات و تمرکز بر نیازهای مشتریان را به دست خواهید آورد و قادر خواهید بود ارتباطات مؤثرتری برقرار کنید که منجر به افزایش فروش و موفقیت‌های پایدارتر شود. ایجاد اعتماد در دنیای دیجیتال‌محور فروش: 1 - شناسایی آنچه برای خریداران در ساخت اعتماد اهمیت دارد 2 - مبانی ChatGPT برای تیم‌های فروش 3 - استفاده از ChatGPT برای ساخت روابط فروش ساخت روابط برای برگزاری جلسات بیشتر: 1 - اجتناب از مشکلات هنگام استفاده از ChatGPT برای ساخت روابط 2 - تبدیل محتوا به ارتباطات: استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد مکالمات 3 - آشنا شدن با روندهای صنعت برای ایجاد اعتماد 4 - رمزگشایی از سبک‌های ارتباطی مورد پسند مدل‌سازی مکالمات برای ایجاد اعتماد در طول فرآیند فروش: 1 - شرکت در مکالمات فنی و متمرکز بر منابع انسانی 2 - شرکت در مکالمات مربوط به بازگشت سرمایه و مالی 3 - شرکت در مکالمات فروش و بازاریابی 4 - راهنمایی در مکالمات بین تیم‌ها ساخت روابط بهتر با مشتریان فعلی: 1 - آموختن کسب‌وکار مشتریان جدید در عرض چند دقیقه 2 - ساخت برنامه‌های حساب برای پرورش روابط جدید 3 - رشد کسب‌وکار از طریق فروش بر اساس نیازها

درباره دوره: در دنیایی که در تمام سطوح توسط داده‌ها هدایت می‌شود، رهبری به چه معناست و یا برای رسیدن به آن چه چیزهایی را باید بیاموزیم؟ اصول اصلی که نیاز دارید عمیقاً درک و یاد بگیرید، کدامند؟ در این دوره، Cassie Kozyrkov، دانشمند ارشد تصمیم‌گیری در گوگل -یکی از برجسته‌ترین طرفداران فرهنگ داده‌محور در جهان- 18 درس شفاف و مختصر را ارائه می‌کند که هر رهبر کسب‌وکار و سازمانی برای موفقیت تیم و سازمان خود در دنیای داده‌محور به آن‌ها نیاز دارد. با شرکت در این دوره، اصول مربوط به نقش رهبر در قبال داده‌ها، تصمیم‌گیری با داده‌ها و همچنین نقش واگذاری اختیار و اعتماد در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را خواهید آموخت. Cassie همچنین به توضیح چهار جنبه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازد که چگونه می‌تواند بر کسب‌وکار شما تأثیر بگذارد. علاوه بر این، با نحوه‌ی ایجاد یک فرهنگ داده‌محور سالم و برخی از بهترین شیوه‌ها آشنا خواهید شد. مقدمه: 1 - نقشه تصمیم‌گیری تصمیم‌گیرنده در انزوا: 1 - مهم‌ترین درس در تصمیم‌گیری 2 - خطرات انحراف نتیجه 3 - چرا بعضی از تصمیم‌ها خیلی سخت است؟ 4 - چگونه هدف تعیین کنیم؟ 5 - شهود و ارزش روشن‌بینی 6 - انسان تاثیرپذیر 7 - قاطعیت 8 - تصمیم‌گیری عینی هوش تصمیم‌گیری: 1 - استفاده از داده و تکنولوژی 2 - سوالات بهتر 3 - تصمیم‌گیری مبتنی بر داده 4 - جواب‌های بهتر 5 - اتوماسیون تصمیم‌گیری رهبری داده‌محور: 1 - تصمیمات گروهی 2 - سوال کلیدی برای موفقیت در حرفه 3 - ایجاد فرهنگ داده‌محور 4 - موانع تصمیم‌گیری سازمانی 5 - ارائه ارزش در یک سازمان بزرگ

درباره دوره: در دوره Data Analysis with R Programming، شما با زبان برنامه‌نویسی R آشنا خواهید شد. شما یاد خواهید گرفت چگونه از RStudio، محیطی که به شما اجازه می‌دهد با R کار کنید، استفاده کنید و با نرم‌افزارها و ابزارهای منحصر به فرد R، مانند بسته‌های R آشنا خواهید شد. شما کشف خواهید کرد که چگونه R به شما امکان می‌دهد داده‌ها را پاکسازی، سازماندهی، تحلیل، تجسم و گزارش کنید به روش‌های جدید و قدرتمندتر. تحلیل‌گران داده فعلی گوگل به آموزش و ارائه روش‌های عملی برای انجام وظایف رایج تحلیل‌گر داده با بهترین ابزارها و منابع ادامه خواهند داد. یادگیرندگانی که این برنامه گواهی‌نامه را به پایان می‌رسانند، آماده خواهند بود تا برای مشاغل سطح مقدماتی به عنوان تحلیل‌گر داده اقدام کنند. هیچ تجربه قبلی لازم نیست. در پایان این دوره، یادگیرندگان خواهند توانست: برنامه‌نویسی و تحلیل داده‌ها: 1 - مقدمه‌ای به دنیای هیجان‌انگیز برنامه‌نویسی 2 - تفریح با R 3 - Carrie: شروع کار با R 4 - زبان‌های برنامه‌نویسی 5 - مقدمه‌ای بر R 6 - مقدمه‌ای بر RStudio برنامه‌نویسی با استفاده از RStudio: 1 - برنامه‌نویسی با استفاده از RStudio 2 - اصول برنامه‌نویسی 3 - عملگرها و محاسبات 4 - هدیه‌ای که همچنان به کار می‌آید 5 - خوش‌آمدید به دنیای Tidyverse 6 - بیشتر درباره Tidyverse 7 - استفاده از پایپ‌ها برای تو در تو کردن کد 8 - Connor: نکات برنامه‌نویسی کار با داده‌ها در R: 1 - داده‌ها در R 2 - داده‌فریم‌های R 3 - کار با داده‌فریم‌ها 4 - پاکسازی با اصول اولیه 5 - سازماندهی داده‌های شما 6 - تبدیل داده‌ها 7 - داده‌های مشابه، نتایج متفاوت 8 - تابع bias بیشتر درباره تجسم‌ها، زیبایی‌شناسی و حاشیه‌نویسی‌ها: 1 - تجسم‌ها در R 2 - اصول تجسم در R و Tidyverse 3 - شروع کار با ggplot() 4 - جوزف: مسیر شغلی به سوی تحلیل افراد 5 - بهبود تجسم‌ها در R 6 - کار بیشتر با ggplot 7 - زیبایی‌شناسی و Facet‌ها 8 - لایه حاشیه‌نویسی 9 - ذخیره تجسم‌های خود مستندسازی و گزارش‌ها: 1 - مستندسازی و گزارش‌ها 2 - مروری بر R Markdown 3 - استفاده از R Markdown در RStudio 4 - ساختار اسناد Markdown 5 - مگ: برنامه‌نویسی توانمندساز است 6 - عناصر بیشتری از مستندات 7 - بخش‌های کد 8 - صادرات مستندات

درباره دوره: دانش عملی SQL برای حرفه‌های حوزه داده مانند دانشمندان داده، تحلیلگران داده و مهندسین داده حیاتی است. اکثر داده های موجود در دنیا داخل دیتابیس ها جا گرفته است. SQL زبانی قدرتمند برای برقراری ارتباط و استخراج داده از پایگاه‌های داده است. در این دوره شما SQL را بطور کامل از مقدماتی‌‌ترین دستورات مانند Select گرفته تا مفاهیم پیشرفته مانند دستورات Join می آموزید. آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده یکی از مهم‌ترین مباحثی است که علاقه‌مندان به دیتا ساینس باید در آن شرکت کنند. زیرا با استفاده از SQL امکان ذخیره‌سازی هرگونه اطلاعاتی در حجم بزرگ امکان‌پذیر است. دنیای پیشرفته‌ی امروز، دنیای داده‌ها است. از کسب‌وکارها و تجارت‌های مختلف گرفته تا علم پزشکی و هواشناسی، حجم انبوهی از اطلاعات دارند که به تحلیل و بررسی نیاز دارد. در اینجا علوم داده کمک می‌کند تا از دل این اقیانوس اطلاعات، دانش و بینش‌های کارآمد استخراج کنیم و بتوانیم مسائل مختلف را به‌صورت مؤثر حل کنیم. برای این‌که بتوان اطلاعات زیادی را ذخیره کرد به ابزاری خاصی به نام پایگاه داده نیاز است. پایگاه داده برای علوم داده نوع خاصی از ابزار ذخیره‌سازی اطلاعات است که به‌طور ویژه برای ذخیره، مدیریت و تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های حجیم طراحی شده است. این ابزار می‌تواند داده‌های فراوانی را در جداول مختلف ذخیره کند تا با استفاده از علوم داده اطلاعات مفید از آنها استخراج شود. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت فراوانی دارد. SQL، مخفف زبان پرس‌و‌جوی ساختاریافته و یک زبان استاندارد برای مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) است. این زبان برای ایجاد، مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه‌های داده به‌کار می‌رود و امکان استخراج، تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و تهیه گزارش‌های دقیق را فراهم می‌کند. SQL به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه داده‌ها شناخته شده و برای دستکاری و پردازش داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده استفاده می‌شود. متخصصان علوم داده برای انجام وظایف خود به داده‌های باکیفیت و قابل‌ اعتماد نیاز دارند. پایگاه داده با فراهم کردن امکان ذخیره‌سازی ایمن، سازمان‌یافته و کارآمد داده‌ها نقش اساسی در این زمینه ایفا می‌کند. اینجاست که اهمیت آموزش پایگاه داده mysql خود را نشان می‌دهد. برخی از مهم‌ترین دلایل اهمیت دیتابیس برای علوم داده عبارت‌اند از: سازماندهی و مدیریت داده‌ها: پایگاه داده با فراهم کردن ساختاری مناسب برای داده‌ها، امکان سازماندهی و مدیریت آنها را آسان می‌کند. این امر باعث می‌شود تا متخصصان دیتا ساینس بتوانند به راحتی داده‌های مورد نظر خود را بازیابی کنند. دسترسی آسان و سریع به داده‌ها: در پایگاه داده امکانی وجود دارد که متخصصان این حوزه می‌توانند داده‌های مورد نظر خود را که در جدول وجود دارد جستجو و بازیابی کنند. به همین علت آنها هر زمانی که بخواهند می‌توانند به‌راحتی به اطلاعات مورد نیاز دسترسی داشته باشند. حفظ کیفیت و یکپارچگی داده‌ها: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلف، از قبیل قواعد اعتبارسنجی و کلیدهای اصلی کیفیت و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. این امر منجر به نمایش نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری در تحلیل‌های علوم داده می‌شود. مقیاس‌پذیری: پایگاه داده SQL برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌ است. این امر برای متخصصان علوم داده که اغلب با داده‌های بسیار زیادی سروکار دارند، اهمیت فراوانی دارد. پایگاه‌های داده به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوان آنها را با افزایش حجم داده‌ها، به راحتی مقیاس‌بندی کرد و گسترش داد. امنیت داده‌ها: پایگاه‌های داده دارای مکانیزم‌های امنیتی مختلفی برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی‌های غیرمجاز، سوء‌استفاده و حملات سایبری هستند. این امر برای سازمان‌هایی که با داده‌های حساس سروکار دارند، بسیار مهم است. دیتابیس به‌عنوان زیرساختی کارآمد و سازمان‌یافته برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در علوم داده به‌ کار می‌رود. می‌توان گفت پایگاه داده برای دیتا ساینس حکم ستون فقرات در پروژه‌های مختلف را دارد. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت و کاربردهای فراوانی را دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پایگاه داده در علوم داده عبارت‌اند از: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلفی مانند تریگرها و پروسیجرهای ذخیره‌شده امکان اتوماسیون وظایف تکراری را فراهم می‌کند. این امر می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری متخصصان علوم داده کمک کند. بسیاری از داده‌ها دارای اطلاعات مکانی (موقعیت جغرافیایی) هستند. به همین علت پایگاه‌های داده مکانی با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها، امکان انجام تحلیل‌های فضایی و نقشه‌برداری را فراهم می‌کنند. داده‌های زمانی به داده‌هایی اطلاق می‌شوند که دارای بعد زمان هستند (تاریخ و ساعت). بنابراین پایگاه داده زمانی، با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها بررسی روندها و تغییرات در طول زمان را ممکن می‌کنند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان خود را در طول زمان به‌طور کامل بررسی کنند. داده‌های استاد به داده‌های پایه و مرجع در یک سازمان اطلاق می‌شود (اطلاعات مشتریان یا محصولات). پایگاه داده با قابلیت مدیریت داده‌های استاد، امکان حفظ انسجام و یکپارچگی این داده‌ها را در سرتاسر سازمان فراهم می‌کند. پایگاه داده با قابلیت پشتیبانی از حاکمیت داده، امکان نظارت بر دسترسی به داده‌ها، اعمال ردیابی ممیزی و حفظ انطباق با قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها را فراهم می‌کند. در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده با ویژگی‌های مهم این ابزار آشنا می‌شوید. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که در آموزش sql برای علوم داده به آنها اشاره می‌شود عبارت‌اند از: با تسلط بر آموزش پایگاه داده sql می‌توان از آن در محیط‌های مختلف مانند پایتون استفاده کرد و اطلاعات را از طریق این ابزار استخراج کرد. تسلط بر اصول طراحي پایگاه داده به شما این امکان را می‌دهد تا شما بتوانید در هر محیطی بلادرنگ به اطلاعات مورد نیاز خود و تحلیل آنها دسترسی داشته باشید. با توجه به اهمیت فراوان آموزش اس کیو ال برای علم داده، مکتب خونه یکی از بهترین دوره‌های مقدماتی از آکادمی Coursera را ترجمه کرده و با زیرنویس فارسی در اختیار شما قرار داده است تا بتوانید از اطلاعات بهترین دوره‌ها در دنیا استفاده کنید. مدرسان این دوره Hima Vasudevan که یکی از داده‌شناسان شرکت IBM و Rav Ahuja که مدیر ارشد برنامه جهانی در این شرکت است، هستند. مدت زمان برگزاری این دوره مقدماتی 2 ساعت است. شما در این مدت زمان مباحث اصلی و پایه را یاد می‌گیرید و با انجام تمرین‌هایی که در انتهای دوره وجود دارد بر آنها تسلط کافی پیدا می‌کنید. سرفصل‌های دوره آموزش پایگاه داده و SQL برای دیتاساینس به صورت زیر است: فصل اول: شروع به کار با SQL فصل دوم: آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط  (Relational) فصل سوم: SQL (سطح متوسط) فصل چهارم: دسترسی به پایگاه داده با پایتون فصل پنجم: تمرین دوره فصل آخر: (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده گفتنی است که برای شرکت در این دوره به هیچ پیش‌نیازی احتیاج ندارید. اما اگر می‌خواهید درباره SQL اطلاعات بیشتری داشته باشید می‌توانید در آموزش پایگاه داده رایگان یا آموزش sql server رایگان مکتب خونه شرکت کنید. گفتنی است درس پایگاه داده رشته کامپیوتر جزوه پایگاه داده، برای آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده به شما کمک می‌کند تا این دوره را با تسلط بیشتری بگذرانید. افراد زیادی می‌توانند در آموزش پایگاه داده برای علوم داده شرکت کنند. به‌طور کلی می‌توان گفت هر کس که به دنبال ارتقا دانش خود همراه با علوم داده است می‌تواند در این دوره شرکت کند. اما حضور در این آموزش برای گروه‌های زیر الزامی است: اگر مشتاق هستید تا علوم داده را یاد بگیرید و وارد این حوزه شوید، باید با نحوه‌ی ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ آشنا باشید. شما می‌توانید با شرکت در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده مکتب خونه اطلاعات مفیدی درباره آن بدست آورید و با انجام تمرین‌ها به آن مسلط شوید. پس اگر به فکر ارتقا مهارت‌ها و دانش خود در این زمینه هستید، همین حالا برای تهیه این آموزش اقدام کنید. در مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون، آموزش پایگاه داده و آموزش دیتاساینس به عنوان پیش نیاز و مکمل این دوره آموزشی در دسترس است. شروع به کار با SQL: 1 - مقدمه دوره 2 - آشنایی با پایگاه داده 3 - دستور Select 4 - Count ، Distinct و Limit 5 - دستور Insert 6 - دستورهای Delete و Update آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط (Relational): 1 - مفاهیم پایگاه داده‌های مرتبط (Relational) 2 - انواع دستورها در SQL (DDL و DML) 3 - دستور Create Table 4 - دستورات Alter، Drop و Truncate در جداول 5 - نحوه ساخت Instance پایگاه داده در فضای ابری SQL (سطح متوسط): 1 - استفاده از Patternها و Rangeها در String 2 - مرتب‌سازی نتایج 3 - گروه‌بندی نتایج 4 - توابع داخلی پایگاه داده 5 - توابع داخلی Date و Time 6 - Sub-Queryها و Nested Select 7 - کار با چند جدول دسترسی به پایگاه داده با پایتون: 1 - دسترسی به پایگاه داده با پایتون 2 - نوشتن کد با DB-API 3 - دسترسی به پایگاه داده با SQL Magic 4 - تحلیل داده با پایتون 5 - اتصال به پایگاه داده از طریق ibm_db API 6 - ایجاد جدول، بارگزاری داده و کوئری زدن تمرین دوره: 1 - کار با دیتاست‌های واقعی 2 - گرفتن جزئیات جدول و ستون‌ها (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده: 1 - Viewها 2 - فرآیندهای ذخیره شده (Stored Procedures) 3 - تراکنش‌های ACID 4 - بررسی اجمالی دستور Join 5 - دستور Inner Join 6 - دستور Outer Join

درباره دوره: یادگیری ماشین، واژه‌ای است که توسط آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ ابداع شد. این فناوری شاخه‌ای از هوش مصنوعی و علوم رایانه است. این تکنولوژی در علوم داده دارای اهمیت بسیار زیادی است. یادگیری ماشین هوشمند کردن رایانه‌هاست بدون اینکه مستقیماً به آنها یاد بدهیم چطور رفتار کنند. اما این اتفاق چطور می‌افتد؟ رایانه‌ها می‌توانند با استفاده از حجم عظیمی از داده، به طور خودکار الگوهایی تکرارشونده را بدون دخالت انسان یاد بگیرند. یادگیری این الگوریتم‌ها به تقلید از شیوه یادگیری انسان انجام می‌شود و با بیشتر شدن تجربه رایانه، به‌تدریج دقت آن بالاتر می‌رود. دوره مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین  از مجموعه دوره های آموزش هوش مصنوعی و آموزش ماشین لرنینگ مکتب خونه مناسب دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی و همه علاقه‌مندان به این دانش است و  دانشجویان با فراگیری آن می‌توانند مطالب را بیاموزند این دوره در دانشکده مهندسی کامپیوتر و در ترم پاییز 1401 با تدریس دکتر شریفی زارچی و مهندس بهروز آذر خلیلی برگزار شده است همچنین آدرس github درس عبارت است از: https://github.com/asharifiz/Introduction_to_Machine_Learning ***این دوره درحال تکمیل است*** پیش‌نیاز ریاضی یادگیری ماشین: 1 - جلسه 1: مروری بر مفاهیم مقدماتی آمار و احتمال 2 - جلسه 2: مروری بر ریاضیات برداری و جبری 3 - اختیاری - مروری بر ریاضیات پیش‌نیاز درس (قسمت اول) 4 - اختیاری - مروری بر ریاضیات پیش‌نیاز درس (قسمت دوم) 5 - اختیاری - مروری بر ریاضیات پیش‌نیاز درس (قسمت سوم) مرور روش‌های کلاسیک یادگیری ماشین: 1 - جلسه 3: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تعریف انواع Loss Function ها 2 - جلسه 4: دسته‌بندی (Clusteering) - الگوریتم K-means و درخت تصمیم (Decision Tree) 3 - جلسه تکمیلی: Decision Tree 4 - جلسه 5: ادامه‌ی درخت تصمیم - کاهش ابعاد و Generalization Error 5 - جلسه تکمیلی: PCA یادگیری، ارزیابی و تنظیم‌کردن مدل‌ها: 1 - جلسه 6: ارزیابی مدل‌ها - Confusion Matrix - انتخاب مدل 2 - جلسه 7: ماشین بردار پشتیبان (SVM) مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های جدول: 1 - جلسه 8: روش‌های Ensemble شامل Bagging و Random Forest 2 - جلسه 9: ادامه‌ی روش‌های Ensemble و Boosting شامل AdaBoost و Gradient Boosting 3 - جلسه 10: ادامه‌ی روش‌های Boosting، روش Stacking و XGBoost 4 - جلسه تکمیلی: XGBoost آشنایی با شبکه عصبی ژرف: 1 - جلسه 11: شروع شبکه‌ی عصبی، Activation Functionها، Gradient Descent، شبکه‌های عصبی تک‌لایه و چند‌لایه و Back Propagation 2 - جلسه 12: شیوه‌ی train کردن شبکه‌های عصبی، ادامه‌ی Back Propagation، انواع مختلف GD 3 - جلسه 13: Vanishing Gradients, Weight Initialization, Exploding Gradients, Batch Norm 4 - جلسه 14: روش‌های بهبود فرایند آموزش شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی پیچشی: 1 - جلسه 15: Autoencoder ها 2 - جلسه تکمیلی: VAE 3 - جلسه 16: CNN ها 4 - جلسه 17: معماری‌های CNN مدرن 5 - جلسه 18: GAN 6 - جلسه تکمیلی GAN مدل‌های پردازش توالی: 1 - جلسه 19: Word Embedding 2 - جلسه 20: RNNها 3 - جلسه 21: ادامه‌ی RNNها، LSTM 4 - جلسه 22: Encoder-Decoderها، Teacher Forcing و Beam Search 5 - جلسه 23: Attention

درباره دوره: در شرایط کنونی و با گسترش علم هوش مصنوعی، کمتر حوزه‌ای از علم، صنعت و تجارت را می‌توان پیدا کرد که به نحوی تحت‌تأثیر این علم قرار نگرفته باشد. حوزه‌های متنوعی که این روزها تحت‌تأثیر هوش مصنوعی قرار گرفته است و از این دانش روزافزون بهره می‌گیرند به یک یا چند رشته محدود نمی‌شود؛ امروزه رد پای هوش مصنوعی در همه‌جا قابل‌مشاهده است. از پزشکی گرفته تا برنامه‌نویسی، از صنعت گرفته تا تجارت و مدیریت و... یکی از حوزه‌هایی که امروزه تا حد زیادی تحت‌تأثیر هوش مصنوعی و کاربردهای آن قرار گرفته، صنعت مالی است. تقریباً تمام شرکت‌های فعال در زمینه تکنولوژی مالی به‌منظور صرفه‌جویی در هزینه‌ها و زمان به استفاده از هوش مصنوعی روی آورده‌اند. امروزه بسیاری از امور مالی با استفاده از هوش مصنوعی مدیریت می‌شود و بسیاری از اموری که در این حوزه اتفاق می‌افتد باهوش مصنوعی به وقوع می‌پیوندد. علی‌رغم وجود سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای گوناگونی که به‌منظور بهبود امور مالی ارائه شده است، هوش مصنوعی همچنان به پیشرفت تکنولوژی‌های موجود در صنعت مالی و هم چنین ارائه راه‌حل‌های نوین در مواجهه با چالش‌های کسب‌وکار کمک فراوانی کرده است. در دوره آموزش کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه به بررسی برخی از مزایا و ویژگی‌های استفاده از هوش مصنوعی در راستای بهینه‌سازی خدمات مالی پرداخته شده است. در کنار این موضوع، در ادامه دوره به بررسی همه‌جانبه نقش هوش مصنوعی در صنعت مالی و کمک‌های هوش مصنوعی در زمینه صنعت پرداخت، بیمه، سرمایه‌گذاری و بانکداری نیز اشاره می‌شود و این موضوع موردبحث و بررسی قرار می‌گیرد. از جمله مهم‌ترین موضوعات این دوره به موارد زیر اشاره شده است: هدف این دوره آشنایی مخاطبان با کاربردهای گسترده هوش مصنوعی در صنایع مالی و بررسی تأثیری است که هوش مصنوعی در این صنعت به وجود آورده است. مخاطب و پیش‌نیاز دوره: محتوای تهیه شده در این دوره به نحوی است که افراد با هر سطحی از دانش می‌توانند در این دوره شرکت کنند و در انتهای دوره اطلاعات گسترده‌ای در زمینه نقش مؤثر هوش مصنوعی در صنعت مالی به دست آورند. برای گذراندن این دوره به هیچ پیش‌نیاز به خصوصی نیاز نیست و افراد با آشنایی کلی با مفاهیم مربوط به صنایع مالی می‌توانند در این دوره شرکت کرده و بهترین نتایج را کسب کنند. این دوره برای همه افرادی که به نحوی در صنعت مالی مشغول به کار هستند مفید خواهند بود. به طور مشخص گروه‌های زیر مخاطبان اصلی این دوره هستند: کاربرد هوش‌ مصنوعی در صنعت مالی: 1 - کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی

درباره دوره: *لازم به ذکر است که زیرنویس این دوره توسط هوش مصنوعی صورت گرفته است.*متخصصان حوزه‌ی داده، برای کمک به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری‌های بهتر، داده‌ها را تحلیل می‌کنند. آن‌ها برای انجام این کار از تکنیک‌های قدرتمندی مانند داستان‌سرایی با داده، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. در این دوره، شما با کاوش در نقش متخصصان داده در محیط کاری، سفر یادگیری خود را آغاز خواهید کرد. همچنین با فرآیند کاری پروژه‌محور PACE (برنامه‌ریزی، تحلیل، ساخت، اجرا) و چگونگی سازماندهی پروژه‌های داده با استفاده از آن آشنا می‌شوید. کارمندان گوگل که هم‌اکنون در این حوزه فعالیت می‌کنند، با ارائه‌ی فعالیت‌های عملی شبیه‌سازی‌شده‌ی وظایف مرتبط، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کار روزانه‌ی خود و کمک به تقویت مهارت‌های تحلیل داده‌ی شما برای آمادگی شغلی، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. مقدمه‌ای بر مفاهیم علم داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - کشف جعبه ابزار داده‌ 3 - جمع‌بندی 4 - Lois-An:با کنجکاوی در حرفه‌ی داده خود پیش بروید 5 - ارزیابی تاثیر داده در عصر حاضر: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Adrian: ایجاد راه‌حل‌های تجاری مبتنی بر داده 3 - مشاغل مبتنی بر داده، موتور محرک کسب‌وکارهای مدرن 4 - بهره‌گیری از تحلیل داده در سازمان‌های غیرانتفاعی 5 - مهارت‌های کلیدی مورد نیاز برای یک حرفه‌ی مبتنی بر داده 6 - ملاحظات اخلاقی مهم برای متخصصان داده 7 - فضای شغلی برای متخصصان داده 8 - جمع‌بندی حرفه شما به عنوان یک متخصص داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Cassie: عشق مادام العمر به داده 3 - آینده مشاغل داده 4 - Tiffany: نصیحت برای جویندگان کار 5 - ایجاد یک حضور حرفه‌ای آنلاین 6 - تقویت روابط حرفه‌ای 7 - آماده شدن برای جستجوی کار 8 - Daisy: برجسته کردن مهارت‌های فنی و ارتباطی 9 - جمع‌بندی کاربردها و گردش کار داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Hautahi: اهمیت برقراری ارتباط در حرفه‌ی علوم داده 3 - آشنایی با مدل PACE 4 - عناصر کلیدی ارتباط 5 - ارتباط، محرک PACE 6 - PACE و موضوعات دوره‌ی آینده 7 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره: 1 - ارزش یک پورتفولیو 2 - معرفی پروژه پایانی دوره برای پورتفولیو 3 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره و نکاتی برای موفقیت شغلی در آینده 4 - جمع‌بندی دوره