دوره راهکارهای نوین آماده‌سازی و پالایش داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای شتاب‌دهنده NVIDIA NeMo همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین آماده‌سازی و پالایش داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای شتاب‌دهنده NVIDIA NeMo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مهندسی داده و آماده‌سازی کلان‌داده‌ها برای مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه داده‌های متنی در مدل‌های زبانی
• 2. معماری سیستم‌های پردازش کلان‌داده در حوزه زبان طبیعی
• 3. آشنایی با پلتفرم NVIDIA NeMo و نقش آن در خط لوله داده
• 4. استانداردهای جمع‌آوری و مدیریت داده‌های متنی حجیم
• 5. اصول پاک‌سازی داده‌های متنی برای ارتقای کیفیت مدل‌های زبانی
• 6. شناسایی و حذف نویز در متون استخراج شده از وب
• 7. روش‌های حذف محتوای تکراری و مشابه در مجموعه‌داده‌ها
• 8. فیلتر کردن داده‌های نامناسب و غیراخلاقی مطابق با استانداردهای محتوایی
• 9. تکنیک‌های شناسایی و حذف داده‌های کم‌کیفیت و متون بی‌معنا
• 10. استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در پردازش موازی متن
• 11. معرفی کتابخانه NeMo Curator و اجزای اصلی آن
• 12. پیاده‌سازی ماژول‌های پاک‌سازی متن بر پایه GPU
• 13. مدیریت و فرمت‌بندی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. استفاده از ابزارهای توکن‌بندی در پیش‌پردازش داده‌ها
• 15. تکنیک‌های استخراج متن از فایل‌های PDF و اسناد اداری
• 16. روش‌های نرمال‌سازی نویسه‌ها و اصلاحات متنی در مقیاس بزرگ
• 17. شناسایی و حذف داده‌های حساس و اطلاعات شخصی در متون
• 18. پایش کیفیت داده‌ها پس از مراحل پاک‌سازی
• 19. ارزیابی تأثیر داده‌های پالایش‌شده بر عملکرد مدل‌های زبانی
• 20. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش کلان‌داده‌های متنی
• 21. استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی برای تفکیک متون باکیفیت
• 22. شناسایی و حذف متون غیرفارسی یا ناخوانا در مجموعه‌داده‌ها
• 23. مدیریت توزیع داده‌ها و تعادل‌بخشی به پیکره‌های متنی
• 24. استفاده از ابزارهای آماری برای تحلیل ویژگی‌های متون
• 25. تکنیک‌های افزایش داده و تولید نمونه‌های مصنوعی استاندارد
• 26. نظارت بر خط لوله داده با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ NeMo
• 27. ذخیره‌سازی بهینه داده‌های حجیم در فرمت‌های سازگار با یادگیری عمیق
• 28. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در فرآیند پالایش
• 29. مستندسازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای بازتولید آزمایش‌ها
• 30. یکپارچه‌سازی خروجی‌های NeMo Curator با مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آماده‌سازی داده‌های متنی در ایران
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی پیکره‌های متنی برای آموزش مداوم
• 33. ارزیابی نهایی کیفیت داده‌ها پیش از مرحله آموزش مدل
• 34. اصول اخلاق در داده‌کاوی و رعایت موازین قانونی کشور
• 35. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در سامانه‌های بومی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد در بردارهای متنی
• 37. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند استخراج داده
• 38. کاربرد پردازش ابری در تسریع عملیات آماده‌سازی داده
• 39. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های داده‌محور در کشور
• 40. پروژه عملی: طراحی یک خط لوله کامل آماده‌سازی متن با NVIDIA NeMo