اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بومی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت داده‌های متنی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. نقشه راه آماده‌سازی کلان‌داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 3. استانداردهای جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع معتبر فارسی
• 4. روش‌های استخراج متن از اسناد الکترونیکی و پایگاه‌های داده
• 5. پاک‌سازی داده‌های متنی و حذف نویزهای ساختاری
• 6. اصول حذف داده‌های تکراری در مقیاس کلان (Deduplication)
• 7. روش‌های شناسایی و حذف محتوای نامناسب و غیراخلاقی
• 8. فیلترینگ هوشمند داده‌ها بر اساس معیارهای کیفیت زبانی
• 9. نرمال‌سازی متون فارسی و یکسان‌سازی نویسه‌ها
• 10. استفاده از ابزارهای بومی برای اصلاح نیم‌فاصله‌ها و غلط‌های تایپی
• 11. استخراج و تحلیل کلیدواژه‌ها و مفاهیم اصلی متون
• 12. روش‌های برچسب‌گذاری (Annotation) داده‌ها برای یادگیری نظارت‌شدۀ مدل
• 13. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
• 14. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
• 15. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای غنی‌سازی پیکره‌های زبانی
• 16. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) با رعایت اصول اخلاقی و علمی
• 17. توازن‌بخشی به توزیع موضوعی داده‌ها در پیکره‌های آموزشی
• 18. ارزیابی کیفیت داده‌ها پیش از ورود به فرآیند آموزش مدل
• 19. شناسایی و حذف سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای پردازش و به‌روزرسانی داده‌ها
• 21. ملاحظات امنیتی و صیانت از داده‌های حساس در فرآیند آماده‌سازی
• 22. تکنیک‌های توکن‌بندی (Tokenization) بهینه برای زبان فارسی
• 23. تأثیر کیفیت داده‌های آموزشی بر عملکرد نهایی مدل‌های بومی
• 24. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning)
• 25. استراتژی‌های انتخاب زیرمجموعه‌های باکیفیت برای آموزش‌های تخصصی
• 26. روش‌های ارزیابی مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های حجیم
• 27. کاربرد یادگیری فعال (Active Learning) در بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
• 28. پایش مستمر کیفیت داده‌های ورودی در چرخه‌های بازآموزی مدل
• 29. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی برای دسترسی سریع مدل
• 30. اصول اخلاقی و حقوقی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های عمومی
• 31. استانداردهای ملی و بین‌المللی در مدیریت داده‌های کلان
• 32. روش‌های مقابله با داده‌های پرت (Outlier Detection) در پیکره‌های آموزشی
• 33. تلفیق داده‌های متنی با دانش تخصصی حوزه‌های مختلف
• 34. تکنیک‌های کاهش حجم داده بدون افت کیفیت آموزشی
• 35. بررسی اثرات جانبی نویزهای زبانی بر دقت مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. استفاده از مدل‌های کوچک برای فیلترینگ هوشمند داده‌های بزرگ
• 37. مدیریت منابع محاسباتی در مراحل آماده‌سازی داده‌های سنگین
• 38. ارائه گزارش‌های تحلیل کیفی از داده‌های آماده‌سازی شده
• 39. آینده‌نگری در توسعه پیکره‌های زبانی برای هوش مصنوعی بومی