دوره اصول مهندسی داده در آموزش پیش‌زمینه LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مهندسی داده در آموزش پیش‌زمینه LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم بنیادی داده: انواع، ساختارها و فرمت‌ها
• 3. چرخه حیات داده در سیستم‌های آموزشی
• 4. اهمیت کیفیت داده در آموزش
• 5. شناسایی و جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 7. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 8. مخازن داده و انباره‌های داده
• 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 10. اصول طراحی پایگاه داده برای داده‌های آموزشی
• 11. نمونه‌گیری و انتخاب داده‌های نماینده
• 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های LLM
• 13. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با زبان و آموزش
• 14. تبدیل ویژگی‌ها و مقیاس‌بندی
• 15. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای
• 16. مدیریت داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 17. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 18. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 19. برداری‌سازی اسناد (Document Vectorization)
• 20. روش‌های TF-IDF و Word Embeddings
• 21. مدل‌های زبانی آماری
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 23. مفاهیم پیش‌زمینه (Pre-training) در LLMها
• 24. اهمیت داده‌های پیش‌زمینه
• 25. انواع داده‌های مورد استفاده در پیش‌زمینه
• 26. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی بزرگ
• 27. فیلتر کردن و پاکسازی داده‌های وب
• 28. حقوق مالکیت فکری و مجوزهای داده‌های آموزشی
• 29. مدیریت و سازماندهی مجموعه داده‌های بزرگ
• 30. استفاده از ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم
• 31. مفاهیم پایگاه داده توزیع‌شده
• 32. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده
• 33. پردازش موازی داده‌ها
• 34. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
• 35. اصول ارزیابی کیفیت داده
• 36. متریک‌های کیفیت داده: دقت، کامل بودن، سازگاری
• 37. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده‌ها
• 38. نظارت بر کیفیت داده در طول زمان
• 39. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 40. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 41. اصول رمزنگاری داده‌ها
• 42. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 43. نقش مهندسی داده در بهبود مدل‌های LLM
• 44. همبستگی بین کیفیت داده و عملکرد مدل
• 45. تاثیر داده‌های نامناسب بر سوگیری مدل
• 46. راهکارهای کاهش سوگیری در داده‌ها
• 47. استانداردهای داده در حوزه آموزش
• 48. استانداردهای داده‌های آموزشی ملی و بین‌المللی
• 49. قابلیت همکاری داده‌ها (Data Interoperability)
• 50. فرمت‌های استاندارد داده‌های آموزشی
• 51. مدل‌سازی داده‌های آموزشی پیچیده
• 52. مدل‌سازی سلسله مراتبی داده‌های آموزشی
• 53. مدل‌سازی روابط بین داده‌های مختلف
• 54. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining) در آموزش
• 55. الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها
• 56. الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها
• 57. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 58. تحلیل سری‌های زمانی داده‌های آموزشی
• 59. پیش‌بینی روندها و الگوهای آموزشی
• 60. کاربرد داده‌کاوی در شخصی‌سازی آموزش
• 61. کاربرد داده‌کاوی در شناسایی دانش‌آموزان در معرض خطر
• 62. مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) مرتبط با داده
• 63. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 64. یادگیری تقویتی
• 65. انتخاب و مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین
• 66. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 67. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 68. مدیریت نسخه‌های داده و مدل (Data & Model Versioning)
• 69. ابزارهای مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 70. اصول مهندسی داده برای مدل‌های تولید متن (Generative Models)
• 71. آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها با داده‌های سفارشی
• 73. مدیریت داده‌های مربوط به حوزه‌های تخصصی
• 74. کاربرد داده‌های آموزشی در ارزیابی و بازخورد
• 75. طراحی سیستم‌های جمع‌آوری بازخورد
• 76. تحلیل بازخورد برای بهبود محتوا
• 77. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده‌های آموزشی
• 78. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 79. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
• 80. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در جمهوری اسلامی ایران
• 81. تحلیل داده‌های آموزشی برای تحقیقات علمی
• 82. طراحی آزمایش‌ها برای سنجش اثربخشی
• 83. تحلیل آماری نتایج تحقیقات
• 84. مستندسازی فرآیندهای مهندسی داده
• 85. استانداردهای مستندسازی در پروژه‌های داده
• 86. اهمیت مستندسازی برای تکرارپذیری
• 87. آینده مهندسی داده در حوزه آموزش هوش مصنوعی
• 88. روندهای جدید در جمع‌آوری و پردازش داده
• 89. نوآوری‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
• 90. چالش‌های پیش رو و راهکارها
• 91. پروژه‌های عملی در مهندسی داده برای LLMها
• 92. بررسی موردی: ساخت مجموعه داده برای یک کار خاص
• 93. پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش داده
• 94. ارزیابی تاثیر تغییرات داده بر مدل
• 95. کاربرد داده‌های آموزشی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 97. تحلیل رفتار کاربران برای بهبود توصیه‌ها
• 98. مفاهیم حاکمیت داده (Data Governance)
• 99. تعریف سیاست‌ها و رویه‌ها برای مدیریت داده
• 100. نقش ذینفعان در حاکمیت داده