کتاب راهکارهای نوین آمادهسازی و پالایش دادههای متنی با استفاده از ابزارهای شتابدهنده NVIDIA NeMo با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 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
تگها:
NVIDIA NeMo Curator
آمادهسازی داده متنی
انویدیا نمو
پردازش زبان طبیعی
پیشآموزش مدل زبانی
کلانداده
مدلهای زبانی بزرگ
مهندسی داده
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.