دوره مهندسی داده و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی برای توسعه مدل‌های زبانی بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی برای توسعه مدل‌های زبانی بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اهمیت کیفیت داده در عملکرد مدل‌های زبانی
• 3. چرخه حیات داده در فرآیند آموزش مدل‌های بومی
• 4. شناسایی منابع داده‌های متنی فارسی و استانداردها
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع باز و قانونی
• 6. پاک‌سازی متون و حذف نویزهای دیجیتال
• 7. استانداردسازی فرمت‌های داده برای آموزش مدل
• 8. تکنیک‌های نرمال‌سازی متون فارسی در پیش‌پردازش
• 9. حذف داده‌های تکراری و مشابه برای افزایش کارایی مدل
• 10. روش‌های شناسایی و حذف داده‌های نامناسب و غیراخلاقی
• 11. فیلترینگ داده‌های حاوی اطلاعات حساس و شخصی
• 12. توکن‌بندی و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی فارسی
• 13. ایجاد ساختار داده‌ای مناسب برای آموزش خودنظارتی
• 14. تولید داده‌های مصنوعی با رعایت اصول اخلاقی و علمی
• 15. اعتبارسنجی کیفیت داده‌های جمع‌آوری شده
• 16. اصول برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش‌های نظارت‌شده
• 17. مدیریت تعادل در توزیع موضوعی مجموعه داده‌ها
• 18. آماده‌سازی داده‌ها برای تطبیق مدل با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی
• 19. روش‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 20. استفاده از داده‌های چندزبانه در تقویت مدل‌های فارسی
• 21. تکنیک‌های نمونه‌برداری هوشمند از داده‌های آموزشی
• 22. مدیریت حافظه و منابع در پردازش داده‌های حجیم
• 23. ارزیابی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 24. اصلاح و بازبینی داده‌ها برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 25. طراحی مجموعه‌های داده برای آموزش‌های تخصصی و علمی
• 26. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل بر اساس داده‌های دامنه خاص
• 27. ارزیابی عملکرد مدل پس از آموزش با داده‌های کیفی
• 28. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها برای بازتولید
• 29. به‌روزرسانی و نگهداری مجموعه‌های داده در طول زمان
• 30. اصول اخلاقی در انتخاب و پردازش داده‌های متنی
• 31. آماده‌سازی داده‌ها برای سناریوهای پرسش و پاسخ
• 32. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل با استفاده از داده‌های ارزیابی
• 33. بهینه‌سازی مجموعه داده برای کاهش خطاهای منطقی مدل
• 34. تطبیق داده‌ها با استانداردهای ملی در حوزه فناوری اطلاعات
• 35. تکنیک‌های کاهش حجم داده بدون افت کیفیت آموزشی
• 36. استفاده از بازخورد انسانی در اصلاح مجموعه‌های داده
• 37. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای پردازش داده‌های متنی
• 38. امنیت و حفاظت از داده‌ها در فرآیند توسعه مدل
• 39. توسعه زیرساخت‌های لازم برای ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 40. آینده‌نگری در توسعه داده‌های زبانی بومی و ملی