کتاب صوتی راهنمای کاربردی پیش‌پردازش داده‌های غیرساختاریافته برای سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیش‌پردازش داده‌های غیرساختاریافته برای سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های حجیم

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند
• 2. آشنایی با چرخه حیات داده‌های غیرساختاریافته در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. نقش پیش‌پردازش داده در بهبود دقت مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. شناسایی انواع فرمت‌های داده غیرساختاریافته در سازمان‌ها
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای پردازش متن و داده
• 6. استخراج متن از فایل‌های PDF و چالش‌های ساختاری
• 7. کار با اسناد اداری و متون تایپ‌شده فارسی
• 8. روش‌های تبدیل فایل‌های چندرسانه‌ای به متن با استفاده از مدل‌های تبدیل گفتار به نوشتار
• 9. پاک‌سازی داده‌های متنی از نویز و کاراکترهای نامعتبر
• 10. استانداردسازی کدگذاری متون و مدیریت نویسه‌های فارسی
• 11. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای تحلیل ساختار اسناد
• 12. بخش‌بندی متون طولانی به قطعات منطقی و کاربردی
• 13. تکنیک‌های مدیریت پنجره کانتکست در مدل‌های زبانی
• 14. بهینه‌سازی برچسب‌گذاری داده‌ها برای بهبود یادگیری ماشین
• 15. مدیریت جداول و نمودارها در فرآیند استخراج داده
• 16. تکنیک‌های تبدیل داده‌های غیرساختاریافته به بردار (Embedding)
• 17. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده
• 18. ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی در سیستم‌های RAG
• 19. روش‌های کاهش ابعاد داده برای افزایش سرعت بازیابی
• 20. تکنیک‌های پیشرفته جستجوی معنایی در داده‌های حجیم
• 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازیابی اطلاعات بر اساس اهمیت محتوا
• 22. مدیریت تداخل داده‌ها و حذف موارد تکراری
• 23. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش اسناد حساس
• 24. پالایش داده‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 25. نظارت بر عملکرد مدل در مواجهه با داده‌های نویزدار
• 26. به‌روزرسانی و بازآوری داده‌ها در سیستم‌های هوشمند پویا
• 27. مستندسازی فرآیندهای پیش‌پردازش برای تیم‌های مهندسی
• 28. آشنایی با ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم در مقیاس سازمانی
• 29. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز برای پردازش موازی داده‌ها
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در عملیات پیش‌پردازش
• 31. مدیریت حافظه در پردازش اسناد متنی بزرگ
• 32. تکنیک‌های استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 33. تحلیل احساسات و استخراج مفاهیم کلیدی از داده‌ها
• 34. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های خودکار برای ورود داده
• 35. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 36. رفع خطاهای رایج در تبدیل فرمت‌های اسنادی
• 37. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ‌دهی با داده‌های باکیفیت
• 38. مدیریت نسخه‌های داده و مدل در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. تلفیق دانش تخصصی حوزه با مدل‌های زبانی بزرگ
• 40. ارزیابی نهایی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG در محیط واقعی