فلش‌کارت‌های آموزشی جامع آماده‌سازی و پردازش داده‌ها برای آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آماده‌سازی و پردازش داده‌ها برای آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: مهندسی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. چرخه حیات داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. شناسایی منابع داده‌ای معتبر و متنی
• 4. اصول اخلاقی و حقوقی در جمع‌آوری داده‌ها
• 5. روش‌های استخراج متن از اسناد و فرمت‌های مختلف
• 6. پاک‌سازی داده‌های متنی و حذف نویزهای دیجیتال
• 7. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی کاراکترها
• 8. مبانی توکن‌بندی و روش‌های تجزیه کلمات
• 9. بررسی توکن‌بندهای پیشرفته و مدیریت واژگان
• 10. شناسایی و حذف داده‌های تکراری در مقیاس بزرگ
• 11. فیلتر کردن محتوای نامناسب و غیراخلاقی در مجموعه‌داده‌ها
• 12. استفاده از عبارت‌های منظم برای استخراج الگوهای متنی
• 13. برچسب‌گذاری داده‌ها برای یادگیری نظارت‌شده
• 14. روش‌های نیمه‌نظارت‌شده برای افزایش حجم داده‌های آموزشی
• 15. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 16. مدیریت و فرمت‌بندی داده‌های پرسش و پاسخ
• 17. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های چندزبانه با تمرکز بر زبان فارسی
• 18. ارزیابی کیفیت داده‌ها و شناسایی سوگیری‌های احتمالی
• 19. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های عظیم با ابزارهای توزیع‌شده
• 20. معرفی پایگاه‌داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 21. تبدیل متن به بردار ویژگی با استفاده از مدل‌های تعبیه
• 22. بهینه‌سازی داده‌ها برای فرآیند تنظیم دقیق مدل
• 23. استراتژی‌های کاهش حجم داده بدون افت کیفیت
• 24. نظارت بر توزیع داده‌ها و جلوگیری از انحراف در مدل
• 25. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در آماده‌سازی داده
• 26. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 27. مستندسازی و نسخه‌گذاری مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 28. ابزارهای متن‌باز برای مدیریت خط لوله‌های داده
• 29. تجزیه و تحلیل آماری داده‌های متنی پیش از آموزش
• 30. مدیریت داده‌های حجیم در بسترهای ابری داخلی
• 31. روش‌های اعتبارسنجی داده‌های تولید شده توسط مدل
• 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای مدل‌های تخصصی و حوزه‌ای
• 33. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 34. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند آماده‌سازی داده
• 35. بهینه‌سازی حافظه در زمان پردازش توکن‌های طولانی
• 36. آماده‌سازی داده برای سناریوهای استدلال منطقی
• 37. ارزیابی نهایی کیفیت مجموعه‌داده پیش از آموزش مدل
• 38. کاربردهای عملی داده‌های پردازش‌شده در سامانه‌های هوشمند
• 39. پایداری و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازش داده
• 40. آینده‌نگری در حوزه داده‌های هوش مصنوعی با رویکرد بومی