اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی داده و پیش‌پردازش برای مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت داده‌های متنی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و فرمت‌های استاندارد ذخیره‌سازی کلان‌داده‌های متنی
• 3. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 4. روش‌های خزش و گردآوری داده‌های متنی از منابع معتبر وب
• 5. پاکسازی متون از نویزهای ساختاری و تگ‌های HTML اضافی
• 6. شناسایی و حذف داده‌های تکراری در مقیاس بالا
• 7. مدیریت و استانداردسازی انکودینگ کاراکترها در مجموعه‌داده‌ها
• 8. روش‌های تشخیص و حذف محتوای نامناسب و غیرمنطبق با استانداردهای فرهنگی
• 9. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی نوشتار فارسی و انگلیسی
• 10. استخراج و جداسازی داده‌های متنی از اسناد PDF و فرمت‌های غیرساختاریافته
• 11. استفاده از ابزارهای توکنایزر برای پردازش بهینه متون
• 12. تحلیل آماری و توزیع فراوانی کلمات در پیکره‌های عظیم داده
• 13. شناسایی و اصلاح خطاهای نگارشی و دستوری در متون آموزشی
• 14. روش‌های نوین برچسب‌گذاری داده‌ها برای یادگیری نظارت‌شده
• 15. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 16. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده در آماده‌سازی داده‌ها
• 17. مدیریت کیفیت داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های فیلترینگ خودکار
• 18. اصول طراحی پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده برای ذخیره‌سازی کلان‌داده‌ها
• 19. بهینه‌سازی عملیات ورودی و خروجی در پردازش‌های سنگین داده
• 20. استفاده از کتابخانه‌های پردازش موازی برای پیش‌پردازش متون
• 21. ساختاربندی داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی با هدف کاهش هزینه محاسباتی
• 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری هوشمند از داده‌های بزرگ
• 23. ارزیابی کیفیت نهایی پیکره‌های داده پیش از ورود به مرحله آموزش
• 24. روش‌های مستندسازی و مدیریت نسخه مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 25. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده‌های متنی
• 26. تطبیق داده‌های آموزشی با نیازمندی‌های زبان فارسی و گویش‌های بومی
• 27. اصول مهندسی ویژگی‌ها در مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 28. مدیریت توازن در توزیع موضوعی داده‌های آموزشی
• 29. روش‌های تشخیص و مقابله با سوگیری‌های ناخواسته در داده‌های متنی
• 30. استفاده از مدل‌های کوچک برای فیلتر کردن داده‌های با کیفیت پایین
• 31. آماده‌سازی داده‌های چندوجهی برای آموزش مدل‌های زبانی ترکیبی
• 32. شبیه‌سازی و اعتبارسنجی داده‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 33. مدیریت منابع محاسباتی در مراحل پیش‌پردازش داده‌های عظیم
• 34. امنیت داده‌ها و جلوگیری از نشت اطلاعات حساس در پیکره‌های آموزشی
• 35. راهکارهای افزایش سرعت در خط لوله پردازش داده‌ها
• 36. استفاده از تکنولوژی‌های ابرمحور برای مقیاس‌پذیری در آماده‌سازی داده‌ها
• 37. بررسی اثرات نویزهای داده‌ای بر همگرایی مدل‌های زبانی
• 38. استراتژی‌های به‌روزرسانی پیکره‌های داده در مدل‌های زبانی پویا
• 39. آشنایی با استانداردهای بین‌المللی و ملی در مدیریت داده‌های هوش مصنوعی
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از وضعیت کیفیت داده‌های آماده‌سازی شده