فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. آشنایی با داده‌های بزرگ و ویژگی‌های اساسی آن
• 4. انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 5. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 6. توکن‌سازی و بازنمایی متن در مدل‌های زبانی
• 7. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 8. فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 10. مروری بر اکوسیستم ابزارهای مدیریت داده
• 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 12. تخلیص و پاک‌سازی داده‌ها برای ورود به مدل‌های زبانی
• 13. ذخیره‌سازی و مدیریت حجم بالای داده‌های متنی
• 14. خطوط لوله پردازش داده برای مدل‌های زبانی
• 15. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته با مدل‌های زبانی
• 16. استخراج اطلاعات از داده‌های خام با مدل‌های زبانی
• 17. طبقه‌بندی و تگ‌بندی خودکار داده‌ها
• 18. تشخیص و استخراج موجودیت‌های نامی در داده‌ها
• 19. تحلیل احساسات و نظرسنجی خودکار از داده‌های متنی
• 20. خلاصه‌سازی خودکار مجموعه داده‌های بزرگ
• 21. مدل‌های زبانی در جستجو و بازیابی اطلاعات
• 22. مدیریت داده‌های چندزبانه و چندفرهنگه
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با بانک‌های داده سنتی
• 24. مدیریت کیفیت داده در سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 25. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش زبانی
• 26. تفسیر خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 27. تحلیل و بررسی قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainability)
• 28. تشخیص سوگیری در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 29. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 30. معیارهای سنجش دقت مدل‌ها در تفسیر داده
• 31. تحلیل داده‌های کیفی با مدل‌های زبانی
• 32. تحلیل داده‌های کمّی با مدل‌های زبانی
• 33. مدل‌های زبانی در گزارش‌سازی خودکار از داده
• 34. نمایش بصری داده‌ها با تولید متن هوشمند
• 35. پاسخ به سؤالات تعاملی بر روی داده‌ها (Text-to-SQL)
• 36. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های مالی
• 37. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های پزشکی و بهداشت
• 38. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های حقوقی
• 39. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های بازار و کسب‌وکار
• 40. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با مدل‌های زبانی
• 41. تنظیم دقیق مدل‌ها برای داده‌های تخصصی
• 42. یادگیری کم‌نمونه در مدیریت داده‌ها
• 43. تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) برای داده‌های بزرگ
• 44. زنجیره‌سازی استدلال و تحلیل پیچیده داده
• 45. مدل‌های زبانی مولد در تولید گزارش‌های داده
• 46. بهینه‌سازی سرعت و هزینه پردازش داده‌های بزرگ
• 47. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مدل‌های زبانی برای داده‌های حجم بالا
• 48. مدل‌های زبانی خاص حوزه‌ای (Domain-Specific)
• 49. ترکیب مدل‌های زبانی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی
• 50. مدیریت جریان داده‌ها (Streaming) با مدل‌های زبانی
• 51. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های زمان واقعی
• 52. مدیریت خطاها و موارد نامطمئن در خروجی مدل‌ها
• 53. استفاده از حافظه خارجی و پایگاه‌های دانش برای مدل‌ها
• 54. مدل‌های زبانی چندوجهی در تفسیر داده‌های گوناگون
• 55. بهینه‌سازی پرامپت برای تحلیل و تفسیر داده
• 56. کار با APIهای مدل‌های زبانی در پروژه‌های داده
• 57. ابزارهای متن‌باز برای مدیریت داده‌ها با مدل‌های زبانی
• 58. ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده با مدل‌های زبانی
• 59. طراحی خط لوله‌های خودکار تفسیر داده
• 60. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی برای تفسیر داده
• 61. سوگیری و عدالت در تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی
• 62. حاکمیت داده و انطباق با مقررات در سیستم‌های زبانی
• 63. مستندسازی و تکرارپذیری پروژه‌های مدل‌های زبانی داده
• 64. آزمون و ارزیابی عملکرد سیستم‌های مدیریت داده زبانی
• 65. آینده‌پژوهی مدل‌های زبانی در مدیریت داده‌ها