اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین آماده‌سازی و پردازش داده‌های غیرساختاریافته برای سیستم‌های هوش مصنوعی (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین آماده‌سازی و پردازش داده‌های غیرساختاریافته برای سیستم‌های هوش مصنوعی (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مهندسی داده و بازیابی اطلاعات در مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های بازیابی اطلاعات و نقش داده‌های غیرساختاریافته در هوش مصنوعی
• 2. شناخت ساختار و چرخه حیات داده در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. استراتژی‌های جمع‌آوری و مدیریت داده‌های متنی از منابع معتبر
• 4. استانداردهای پاکسازی داده‌های متنی برای کاهش نویز در مدل‌های زبانی
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 6. مدیریت کاراکترها و یکسان‌سازی رمزنگاری داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
• 7. حذف عناصر غیرضروری و تگ‌های HTML از داده‌های وب
• 8. روش‌های نرمال‌سازی متن و تبدیل به فرمت‌های استاندارد
• 9. مبانی توکن‌بندی و تأثیر آن بر دقت مدل‌های زبانی
• 10. تکنیک‌های بخش‌بندی متون طولانی برای بهینه‌سازی حافظه مدل
• 11. استخراج موجودیت‌های نامدار و غنی‌سازی معنایی داده‌ها
• 12. مقدمه‌ای بر بردارسازی متن و مدل‌های تعبیه کلمات
• 13. اصول طراحی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی
• 14. روش‌های نمایه سازی داده‌ها برای جستجوی سریع و دقیق
• 15. معماری سیستم‌های بازیابی تقویت‌شده با تولید متن
• 16. ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی در عملکرد سیستم‌های RAG
• 17. روش‌های کاهش ابعاد بردارها برای افزایش سرعت بازیابی
• 18. تکنیک‌های رتبه‌بندی مجدد نتایج در خروجی مدل‌های زبانی
• 19. مدیریت تداخلات معنایی در پایگاه‌های داده دانش‌محور
• 20. اصول طراحی سیستم‌های بازیابی با حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 21. کاربرد یادگیری ماشین در بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
• 22. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار پیش‌پردازش داده‌های کلان
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک برای دسته‌بندی و برچسب‌زنی داده‌ها
• 24. مدیریت و پایش نسخه‌های داده در چرخه‌های توسعه هوش مصنوعی
• 25. شناسایی و حذف داده‌های تکراری و مشابه در مجموعه‌های بزرگ
• 26. استراتژی‌های مدیریت داده‌های ناقص و نویزدار در مدل‌های RAG
• 27. ارتقای دقت بازیابی با استفاده از متادیتای ساختاریافته
• 28. یکپارچه‌سازی منابع داده‌ای متفاوت در یک مخزن دانش واحد
• 29. اصول پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی برداری و متنی
• 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه کش در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 31. بررسی تأثیر کیفیت داده بر کاهش پدیده توهم در مدل‌های زبانی
• 32. روش‌های تست و ارزیابی سیستم‌های بازیابی در محیط‌های عملیاتی
• 33. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازش داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 34. بهینه‌سازی عملیات ورود و خروج داده در سیستم‌های RAG
• 35. مستندسازی و مدیریت کیفیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی کشور