آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی (Python و Hugging Face)

اگر به دنبال آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی هستید و می‌خواهید Generative AI را به شکل عملی وارد فرایندهای تحلیل داده کنید، این دوره یک مسیر پروژه‌محور برای شما فراهم می‌کند. در این آموزش یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از Python، Pandas و ابزارهای Hugging Face داده‌های متنی را آماده، تحلیل و به Insightهای قابل استفاده تبدیل کنید.

در طول دوره با مفهوم Generative AI Data Science آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را برای تحلیل داده، Sentiment Analysis، استخراج اطلاعات و تولید گزارش‌های تحلیلی به کار بگیرید.

یکی از بخش‌های اصلی دوره، آموزش Hugging Face و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند DistilBERT است. در کنار آن، با استفاده از Python و Pandas یک Pipeline کامل را در محیط Jupyter Notebook پیاده‌سازی می‌کنید.

این دوره همچنین می‌تواند ادامه‌ای کاربردی برای افرادی باشد که مبانی آموزش پایتون، آموزش هوش مصنوعی و آموزش LLM را دنبال کرده‌اند و حالا می‌خواهند این فناوری‌ها را در پروژه‌های واقعی Data Science به کار بگیرند.

دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی در قالب 14 جلسه و 1 ساعت و 29 دقیقه ارائه شده است و شامل دسترسی دائمی است.

دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی چه مباحثی دارد؟

در این دوره، Generative AI به‌صورت عملی وارد فرایند Data Science می‌شود. شما از مرحله آماده‌سازی داده شروع می‌کنید و در ادامه با استفاده از مدل‌های Hugging Face، تحلیل احساسات را انجام داده و خروجی‌های حاصل از تحلیل را برای تولید یک گزارش تحلیلی آماده می‌کنید.

مهم‌ترین مباحث دوره عبارت‌اند از:

• آشنایی با Generative AI و نقش آن در Data Science
• تفاوت Generative AI و Discriminative AI
• تولید Synthetic Data برای تحلیل
• آشنایی با Hugging Face
• کار با Hugging Face Transformers و Datasets
• دریافت و آماده‌سازی دیتاست Rotten Tomatoes
• کار با Python و Pandas برای پردازش داده
• ساخت Sentiment Analysis Pipeline
• استفاده از مدل DistilBERT
• مقایسه نتایج مدل با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده
• بررسی Sentiment Intensity و Confidence Score
• تجسم نتایج تحلیل احساسات
• آماده‌سازی داده برای Generative AI
• استفاده از مدل Summarization
• تولید گزارش تحلیلی با LLM
• ارائه و ذخیره گزارش تولیدشده توسط AI
• ساخت یک GenAI Analytics Pipeline
• بهینه‌سازی فراخوانی‌های LLM
• بررسی Performance و Bottleneckهای Pipeline
• بهبود خروجی AI با Prompt Iteration
• ساخت Pipelineهای Modular و قابل نگهداری
• آشنایی با Responsible AI، Bias، Privacy و Transparency

دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی در لرن فایلز

دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی در لرن فایلز با تمرکز بر کاربرد واقعی Generative AI در تحلیل داده طراحی شده است.

در این دوره به‌جای اینکه صرفاً درباره کاربردهای تئوری هوش مصنوعی صحبت شود، یک پروژه کامل را از دریافت داده تا تحلیل، استخراج Insight و تولید گزارش دنبال می‌کنید.

در طول پروژه با Python و Pandas داده‌ها را آماده می‌کنید، با استفاده از Hugging Face و مدل DistilBERT تحلیل احساسات را انجام می‌دهید و در نهایت با کمک مدل‌های زبانی، گزارش تحلیلی تولید می‌کنید.

دیتا ساینس با هوش مصنوعی چیست؟

Data Science با هوش مصنوعی به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود فرایندهای مختلف علم داده، از آماده‌سازی و تحلیل داده گرفته تا استخراج Insight و تولید گزارش گفته می‌شود.

Generative AI می‌تواند در کار با داده‌های متنی، تولید داده مصنوعی، خلاصه‌سازی اطلاعات و تولید خروجی‌های متنی کاربرد داشته باشد.

در این دوره، این مفهوم به‌صورت عملی پیاده‌سازی می‌شود تا به‌جای یک آموزش صرفاً تئوری، یک نمونه واقعی از Generative AI Data Science را مشاهده و اجرا کنید.

آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟

ترکیب Data Science و Generative AI می‌تواند برای کار با حجم زیادی از داده‌های متنی و استخراج اطلاعات از آن‌ها استفاده شود.

در پروژه این دوره، داده‌های مربوط به نقد و بررسی فیلم‌ها تحلیل می‌شوند و مراحل زیر انجام می‌گیرد:

• دریافت داده
• آماده‌سازی و پردازش داده
• تولید داده مصنوعی
• تحلیل احساسات
• استخراج Insight
• انتخاب داده‌های مناسب برای Generative AI
• تولید خلاصه
• ساخت گزارش تحلیلی
• ذخیره و ارائه گزارش

این ساختار می‌تواند به شما در درک نحوه استفاده از GenAI در پروژه‌های مختلف Data Science کمک کند.

آموزش Hugging Face برای تحلیل داده

یکی از بخش‌های مهم دوره، آموزش Hugging Face و استفاده از مدل‌های آماده برای تحلیل داده‌های متنی است.

در این دوره با Hugging Face Transformers و Datasets کار می‌کنید و از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایفی مانند Sentiment Analysis و Summarization استفاده می‌کنید.

همچنین دیتاست Rotten Tomatoes از طریق Hugging Face دریافت و در محیط Jupyter Notebook مورد استفاده قرار می‌گیرد.

آموزش پایتون و Pandas در پروژه Generative AI

Python محیط اصلی اجرای پروژه این دوره است و Pandas نیز برای مدیریت و پردازش داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در طول پروژه از Python و Pandas برای مواردی مانند:

• بارگذاری داده
• بررسی و آماده‌سازی داده
• Manipulation داده‌ها
• ایجاد Synthetic Data
• آماده‌سازی خروجی برای مدل‌های AI

استفاده می‌شود.

به همین دلیل این دوره می‌تواند برای افرادی که به دنبال کاربرد عملی آموزش پایتون در Data Science و Generative AI هستند نیز مفید باشد؛ البته آشنایی قبلی با مبانی Python جزو پیش‌نیازهای دوره است.

تحلیل احساسات با Hugging Face و DistilBERT

در یکی از مراحل اصلی پروژه، یک Pipeline برای Sentiment Analysis ساخته می‌شود.

در این مرحله از مدل DistilBERT برای دسته‌بندی نقدها به دو گروه مثبت و منفی استفاده می‌کنید و نتایج مدل را با برچسب‌های دستی مقایسه می‌کنید.

همچنین اطلاعاتی مانند Confidence Score، شدت احساسات و نوع Reviewer از نتایج تحلیل بررسی می‌شود.

آموزش LLM برای تولید گزارش تحلیلی

یکی از کاربردهای مهم LLM در این پروژه، تبدیل نتایج تحلیل داده به یک گزارش قابل استفاده است.

پس از آماده‌سازی داده‌ها، نمونه‌های مناسب از Reviewها انتخاب می‌شوند و مدل Summarization برای مرحله Generative AI آماده می‌شود.

سپس با طراحی یک Prompt مناسب، اطلاعات و Insightهای به‌دست‌آمده در اختیار مدل قرار می‌گیرند تا یک گزارش تحلیلی خلاصه و کاربردی تولید شود.

ساخت Generative AI Data Science Pipeline

در این دوره، مراحل مختلف تحلیل داده در قالب یک Pipeline به یکدیگر متصل می‌شوند.

ساختار کلی پروژه شامل مراحل زیر است:

Data Preparation → Synthetic Data → Sentiment Analysis → Insight Extraction → Summarization → Report Generation

این Pipeline نمونه‌ای عملی از مفهوم Generative AI Data Science است و نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را در یک فرایند تحلیلی برنامه‌نویسی‌شده به کار گرفت.

تجسم داده‌های تحلیل‌شده با Python

بعد از انجام Sentiment Analysis، نتایج برای بررسی و تحلیل بهتر تجسم می‌شوند.

در این بخش از Matplotlib و Seaborn برای نمایش نتایج تحلیل احساسات استفاده می‌شود و داده‌های مناسب برای مرحله بعدی Generative AI انتخاب می‌شوند.

ساخت گزارش تحلیلی با هوش مصنوعی

پس از آماده‌سازی داده‌ها، نتایج تحلیل در یک Prompt جامع قرار می‌گیرند و با استفاده از Pipeline مربوط به Summarization، گزارش تحلیلی تولید می‌شود.

گزارش نهایی در Notebook نمایش داده شده و امکان ذخیره آن در فایل نیز بررسی می‌شود تا خروجی برای ارائه به Stakeholderها آماده باشد.

بهینه‌سازی Pipeline هوش مصنوعی

بعد از ساخت Pipeline اولیه، دوره وارد مرحله بهینه‌سازی می‌شود.

در این قسمت روش‌هایی برای بهبود کارایی فراخوانی‌های LLM بررسی می‌شود. یکی از این روش‌ها استفاده از Batching است که می‌تواند در بهبود Efficiency پردازش‌ها مؤثر باشد.

همچنین با استفاده از قابلیت %%time در Jupyter، عملکرد اولیه Pipeline بررسی و Bottleneckهای احتمالی شناسایی می‌شوند.

Prompt Iteration و بهبود خروجی Generative AI

تولید یک خروجی اولیه پایان کار نیست. برای رسیدن به نتایج باکیفیت‌تر باید Promptها بررسی و اصلاح شوند.

در بخش بهینه‌سازی Pipeline، مفهوم Prompt Iteration بررسی می‌شود و یاد می‌گیرید چگونه با اصلاح Promptها کیفیت خروجی AI را بهبود دهید.

همچنین Modular بودن Pipeline به‌عنوان یکی از اصول ساخت راهکارهای قابل نگهداری و توسعه معرفی می‌شود.

Responsible AI در دیتا ساینس

استفاده از آموزش هوش مصنوعی و مدل‌های Generative AI در پروژه‌های Data Science تنها به بخش فنی محدود نمی‌شود.

در بخش پایانی دوره، موضوعاتی مانند:

• Bias
• Privacy
• Transparency
• بررسی کیفی خروجی‌ها
• مسئولیت‌پذیری در محتوای تولیدشده توسط AI

بررسی می‌شوند تا هنگام استفاده از Generative AI، جنبه‌های مسئولانه و کیفی پروژه نیز مورد توجه قرار بگیرند.

آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای گروه‌های زیر مناسب است:

• برنامه‌نویسان Python که می‌خواهند Generative AI را وارد پروژه‌های Data Science کنند.
• Data Scientistهایی که به دنبال استفاده عملی از هوش مصنوعی در Analytics هستند.
• Data Analystهایی که می‌خواهند استخراج Insight و تولید گزارش را خودکار کنند.
• مهندسان Machine Learning و علاقه‌مندان به AI.
• افرادی که به دنبال آموزش Hugging Face و کار با مدل‌های آماده هستند.
• افرادی که می‌خواهند کاربرد LLMها را در تحلیل داده یاد بگیرند.
• دانشجویان و پژوهشگرانی که به Generative AI و Data Science علاقه دارند.
• متخصصان محصول که به گزارش‌سازی و Decision Support مبتنی بر AI علاقه‌مند هستند.

مشاوره رایگان قبل از تهیه دوره

اگر درباره سطح دوره، پیش‌نیازهای Python و Pandas یا کاربرد مباحث آن در پروژه‌های Data Science سؤال دارید، قبل از تهیه دوره می‌توانید برای انتخاب آموزش مناسب با کارشناسان لرن فایلز مشورت کنید.

پیش‌نیاز دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی چیست؟

برای شروع دوره باید با موارد زیر آشنایی داشته باشید:

• مبانی Python
• کار پایه با Jupyter Notebook یا محیط مشابه
• مفهوم کلی LLM
• ساختارهای داده و Data Manipulation در Pandas

این دوره یک آموزش پایتون از صفر نیست و برای استفاده از مباحث آن باید با اصول اولیه برنامه‌نویسی Python آشنا باشید.

بعد از پایان دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی چه چیزی یاد می‌گیریم؟

بعد از پایان این دوره می‌توانید:

• مفاهیم اصلی Generative AI در Data Science را توضیح دهید.
• کاربرد Generative AI در فرایندهای Data Science را درک کنید.
• داده‌های متنی را با Hugging Face Transformers تحلیل کنید.
• از مدل DistilBERT برای Sentiment Analysis استفاده کنید.
• داده‌های مصنوعی ساده برای غنی‌سازی پروژه ایجاد کنید.
• داده‌ها را برای استفاده از مدل‌های Generative AI آماده کنید.
• از مدل‌های Summarization برای تولید خلاصه استفاده کنید.
• Insightهای تحلیلی را از داده‌های متنی استخراج کنید.
• با استفاده از LLM گزارش تحلیلی تولید کنید.
• یک Python-based GenAI Pipeline طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• عملکرد Pipeline را بررسی و بهینه کنید.
• با Prompt Iteration خروجی AI را بهبود دهید.
• اصول Responsible AI را در پروژه‌های Generative AI در نظر بگیرید.

سرفصل‌های دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی

بخش اول: Generative AI و آماده‌سازی داده

• What you’re going to get from this course
• What is Generative AI for Data Science?
• The Power of Synthetic Data & Why Hugging Face?
• Setting Up & Loading Movie Review Data
• Automated Sentiment Analysis for Review Data

بخش دوم: تحلیل داده و تولید گزارش

• Visualizing Sentiment and Preparing for Generative AI
• Preparing Data for Your Report
• Constructing Your AI-Powered Product Report
• Outputting & Presenting Your E-commerce Analytics Report
• Hands-On Lab 2: Applying Sentiment Analysis and Generating Insights

بخش سوم: ساخت و بهینه‌سازی GenAI Pipeline

• Project Blueprint Review: Your Streamlined Pipeline
• Optimizing & Iterating on Your GenAI Pipeline
• Responsible AI & Final Remarks
• Optimizing & Iterating on Your GenAI Pipeline – Part 2
• Conclusion and Closing Statements
• Hands-On Lab 3: Building, Validating, and Delivering Your AI-Powered Report
• Build a Python GenAI Pipeline to Analyze Customer Support Tickets
• Graded Assessment

نکته: منبع دوره تعداد رسمی محتوا را ۳ بخش، ۱۴ جلسه و ۱ ساعت و ۲۹ دقیقه اعلام می‌کند، اما در فهرست جزئیات، علاوه بر Lectureها، مواردی مانند Lab و Assessment نیز آمده است. بنابراین تعداد رسمی دوره همان ۱۴ جلسه در نظر گرفته شده است.

آنچه در دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی یاد می‌گیریم

در این دوره یک پروژه واقعی Generative AI Data Science را مرحله‌به‌مرحله دنبال می‌کنید.

ابتدا با Python و Pandas داده‌های Rotten Tomatoes را دریافت و آماده می‌کنید. سپس با استفاده از Hugging Face و DistilBERT، Sentiment Analysis را انجام می‌دهید و نتایج را بررسی می‌کنید.

در ادامه داده‌های مناسب برای مرحله Generative AI آماده می‌شوند و با استفاده از مدل Summarization و LLM، یک گزارش تحلیلی تولید می‌کنید.

در بخش پایانی نیز Pipeline ساخته‌شده را بررسی کرده و با تکنیک‌هایی مانند Batching، Prompt Iteration و Modularity برای بهبود Performance و کیفیت خروجی آماده می‌کنید.

جمع‌بندی دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی

دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی یک آموزش عملی برای ترکیب Data Science، Python و Generative AI است. تمرکز اصلی دوره روی ساخت یک Pipeline واقعی برای تحلیل داده‌های متنی و تولید گزارش‌های تحلیلی قرار دارد.

در این مسیر با Python، Pandas، Hugging Face Transformers، Hugging Face Datasets و Jupyter Notebook کار می‌کنید و از دیتاست Rotten Tomatoes برای اجرای پروژه استفاده می‌کنید.

اگر به دنبال یادگیری کاربرد عملی Generative AI Data Science هستید و می‌خواهید در کنار آموزش پایتون، آموزش Hugging Face، آموزش هوش مصنوعی و آموزش LLM یک پروژه واقعی را پیاده‌سازی کنید، این دوره شما را از آماده‌سازی داده تا تحلیل احساسات، استخراج Insight و تولید گزارش تحلیلی همراهی می‌کند.

ویژگی‌های دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی

• آموزش پروژه‌محور Generative AI در Data Science
• کار با Python و Pandas
• آموزش Hugging Face Transformers
• کار با Hugging Face Datasets
• استفاده از دیتاست Rotten Tomatoes
• آموزش Sentiment Analysis
• استفاده از مدل DistilBERT
• آموزش کار با LLM برای تولید گزارش
• ساخت GenAI Analytics Pipeline
• بهینه‌سازی Pipeline
• آموزش Prompt Iteration
• آشنایی با Responsible AI
• ۱ تمرین Role Play

راهنمای دریافت دوره آموزش دیتا ساینس با هوش مصنوعی

برای شروع این دوره ابتدا باید با مبانی Python، Pandas و Jupyter Notebook آشنا باشید. سپس می‌توانید آموزش را از مفاهیم Generative AI آغاز کرده و همراه با مدرس، Pipeline پروژه را مرحله‌به‌مرحله پیاده‌سازی کنید.

برای استفاده بهتر از دوره، پیشنهاد می‌شود کدهای مربوط به آماده‌سازی داده، تحلیل احساسات، Summarization و تولید گزارش را هم‌زمان با مدرس اجرا کنید تا در پایان بتوانید ساختار این Pipeline را برای داده‌های متنی و پروژه‌های دیگر Data Science نیز به کار ببرید.