🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش استفاده از هوش مصنوعی و مهندسی داده ها برای راه حل های پایدار
- آخرین آپدیت
دانلود Leveraging AI and Data Engineering for Sustainable Solutions
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در این دوره ، بیاموزید که چگونه فناوری و داده ها می توانند تلاش های پایداری را تغییر داده و راه را برای آینده ای باهوش تر و سبز تر هموار کنند. مربی Talal Gedeon پایه و اساس محکمی را در زمینه استفاده از هوش مصنوعی و مهندسی داده ها برای تدوین راه حل های نوآورانه برای رسیدگی به چالش های زیست محیطی ، ایجاد شکاف بین مهارت های پیشرفته فن آوری و کاربردهای عملی در پایداری فراهم می کند. تکنیک های جمع آوری داده ها ، از جمله راه حل های IoT و AI ، را کشف کنید تا ببینید که چگونه می توانید پروژه های پایداری خود را متحول کنید.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
انقلابی در پروژه های پایداری با هوش مصنوعی
Revolutionize sustainability projects with AI
1. پایه هوش مصنوعی برای پایداری
1. The Basic of AI for Sustainability
مهندسی داده ها: مفاهیم و ابزارهای کلیدی
Data engineering: Key concepts and tools
درک نقش هوش مصنوعی در راه حل های پایدار
Understanding AI's role in sustainable solutions
چالش: یک مدل هوش مصنوعی ساده برای بهره وری انرژی بسازید
Challenge: Build a simple AI model for energy efficiency
راه حل: ساخت مدل AI برای بهره وری انرژی
Solution: Building the AI model for energy efficiency
Hand-on: تنظیم اولین مدل AI خود در Google Colab
Hands-on: Setting up your first AI model in Google Colab
ادغام هوش مصنوعی با گردش کار مهندسی داده
Integrating AI with data engineering workflows
آشنایی با Google Colab و برنامه آن
Introduction to Google Colab and its application
2. تکنیک های پیشرفته جمع آوری داده ها
2. Advanced Data Collection Techniques
پردازش و تمیز کردن داده های IoT
Processing and cleaning IoT data
چالش: طراحی یک استراتژی جمع آوری داده ها
Challenge: Design a data collection strategy
استفاده از IoT برای جمع آوری داده های پایداری در Google Colab
Using IoT for sustainability data collection in Google Colab
راه حل: استراتژی های مؤثر در جمع آوری داده ها
Solution: Effective data collection strategies
تکنیک های جمع آوری داده های مؤثر
Techniques for effective data collection
3. اجرای راه حل های پایدار هوش مصنوعی
3. Implementing Sustainable AI Solutions
راه حل: هوش مصنوعی برای حفاظت از آب
Solution: AI for water conservation
مقیاس AI برای پروژه های پایداری در مقیاس بزرگ
Scaling AI for large-scale sustainability projects
ادغام هوش مصنوعی با منابع انرژی تجدید پذیر
Integrating AI with renewable energy sources
چالش: یک راه حل هوش مصنوعی برای حفاظت از آب ایجاد کنید
Challenge: Develop an AI solution for water conservation
هوش مصنوعی در مدیریت پسماند: مطالعات موردی
AI in waste management: Case studies
4. بهینه سازی و اتوماسیون
4. Optimization and Automation
خودکار کردن فرآیندهای پایداری با Google Colab
Automating sustainability processes with Google Colab
چالش: یک سیستم صرفه جویی در مصرف انرژی را خودکار کنید
Challenge: Automate an energy-saving system
راه حل: خودکار سازی بهره وری انرژی
Solution: Automating energy efficiency
با استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه سازی تخصیص منابع
Using AI to optimize resource allocation
5. کاربرد هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
5. Application of AI in Smart Cities
راه حل: برنامه هوش مصنوعی در تنظیمات شهری
Solution: AI application in urban settings
چالش: AI را در پروژه شهر هوشمند پیاده سازی کنید
Challenge: Implement AI in smart city project
مطالعات موردی شهر هوشمند
Smart city case studies
فن آوری های هوش مصنوعی در توسعه شهری
AI technologies in urban development
6. اخلاق و مسیرهای آینده
6. Ethics and Future Directions
تجزیه و تحلیل و حل معضلات اخلاقی
Analyzing and resolving ethical dilemmas
ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
Ethical considerations in AI development
تجسم روند تصمیم گیری
Visualizing the decision-making process
راهنمایی در مورد تصمیم گیری اخلاقی
Guidance on ethical decision-making
معضلات اخلاقی در پروژه های هوش مصنوعی
Ethical dilemmas in AI projects
پایان
Conclusion
حرکت به جلو
Moving forward
نحوه ادامه یادگیری و کاوش بیشتر
How to continue learning and exploring further
طلال گدئون مهارت های خود در تجزیه و تحلیل داده ها را به حرفه ای در مهندسی فروش می آورد.
طلال برای نشان دادن ارزش به مشتریان، ارائه مولفههای فنی و ارائه موفقیت، از نمایش محصول مناسب و اثبات تعاملات مفهومی استفاده میکند. او ترکیب ارزشمندی از مهارت های خود را به Tamr، Particle، SunVessel Corp. و غیره آورده است. طلال یک دوره فشرده Ironhack و همچنین مدرک BBA را در دانشگاه آتلانتیک فلوریدا گذرانده است.
نمایش نظرات