اکسپرس 24
کتاب اصول مهندسی داده در آموزش پیش‌زمینه LLMها

کتاب اصول مهندسی داده در آموزش پیش‌زمینه LLMها

تگ‌ها: LLM آموزش پیش‌زمینه پردازش زبان طبیعی داده‌های آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مهندسی داده در آموزش پیش‌زمینه LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم بنیادی داده: انواع، ساختارها و فرمت‌ها
  • 3. چرخه حیات داده در سیستم‌های آموزشی
  • 4. اهمیت کیفیت داده در آموزش
  • 5. شناسایی و جمع‌آوری داده‌های آموزشی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 7. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 8. مخازن داده و انباره‌های داده
  • 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 10. اصول طراحی پایگاه داده برای داده‌های آموزشی
  • 11. نمونه‌گیری و انتخاب داده‌های نماینده
  • 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های LLM
  • 13. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با زبان و آموزش
  • 14. تبدیل ویژگی‌ها و مقیاس‌بندی
  • 15. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای
  • 16. مدیریت داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 17. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 18. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
  • 19. برداری‌سازی اسناد (Document Vectorization)
  • 20. روش‌های TF-IDF و Word Embeddings
  • 21. مدل‌های زبانی آماری
  • 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 23. مفاهیم پیش‌زمینه (Pre-training) در LLMها
  • 24. اهمیت داده‌های پیش‌زمینه
  • 25. انواع داده‌های مورد استفاده در پیش‌زمینه
  • 26. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی بزرگ
  • 27. فیلتر کردن و پاکسازی داده‌های وب
  • 28. حقوق مالکیت فکری و مجوزهای داده‌های آموزشی
  • 29. مدیریت و سازماندهی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 30. استفاده از ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم
  • 31. مفاهیم پایگاه داده توزیع‌شده
  • 32. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده
  • 33. پردازش موازی داده‌ها
  • 34. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 35. اصول ارزیابی کیفیت داده
  • 36. متریک‌های کیفیت داده: دقت، کامل بودن، سازگاری
  • 37. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده‌ها
  • 38. نظارت بر کیفیت داده در طول زمان
  • 39. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 40. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 41. اصول رمزنگاری داده‌ها
  • 42. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 43. نقش مهندسی داده در بهبود مدل‌های LLM
  • 44. همبستگی بین کیفیت داده و عملکرد مدل
  • 45. تاثیر داده‌های نامناسب بر سوگیری مدل
  • 46. راهکارهای کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 47. استانداردهای داده در حوزه آموزش
  • 48. استانداردهای داده‌های آموزشی ملی و بین‌المللی
  • 49. قابلیت همکاری داده‌ها (Data Interoperability)
  • 50. فرمت‌های استاندارد داده‌های آموزشی
  • 51. مدل‌سازی داده‌های آموزشی پیچیده
  • 52. مدل‌سازی سلسله مراتبی داده‌های آموزشی
  • 53. مدل‌سازی روابط بین داده‌های مختلف
  • 54. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining) در آموزش
  • 55. الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها
  • 56. الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها
  • 57. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 58. تحلیل سری‌های زمانی داده‌های آموزشی
  • 59. پیش‌بینی روندها و الگوهای آموزشی
  • 60. کاربرد داده‌کاوی در شخصی‌سازی آموزش
  • 61. کاربرد داده‌کاوی در شناسایی دانش‌آموزان در معرض خطر
  • 62. مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) مرتبط با داده
  • 63. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 64. یادگیری تقویتی
  • 65. انتخاب و مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین
  • 66. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 68. مدیریت نسخه‌های داده و مدل (Data & Model Versioning)
  • 69. ابزارهای مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 70. اصول مهندسی داده برای مدل‌های تولید متن (Generative Models)
  • 71. آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 72. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها با داده‌های سفارشی
  • 73. مدیریت داده‌های مربوط به حوزه‌های تخصصی
  • 74. کاربرد داده‌های آموزشی در ارزیابی و بازخورد
  • 75. طراحی سیستم‌های جمع‌آوری بازخورد
  • 76. تحلیل بازخورد برای بهبود محتوا
  • 77. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده‌های آموزشی
  • 78. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 79. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 80. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در جمهوری اسلامی ایران
  • 81. تحلیل داده‌های آموزشی برای تحقیقات علمی
  • 82. طراحی آزمایش‌ها برای سنجش اثربخشی
  • 83. تحلیل آماری نتایج تحقیقات
  • 84. مستندسازی فرآیندهای مهندسی داده
  • 85. استانداردهای مستندسازی در پروژه‌های داده
  • 86. اهمیت مستندسازی برای تکرارپذیری
  • 87. آینده مهندسی داده در حوزه آموزش هوش مصنوعی
  • 88. روندهای جدید در جمع‌آوری و پردازش داده
  • 89. نوآوری‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 90. چالش‌های پیش رو و راهکارها
  • 91. پروژه‌های عملی در مهندسی داده برای LLMها
  • 92. بررسی موردی: ساخت مجموعه داده برای یک کار خاص
  • 93. پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش داده
  • 94. ارزیابی تاثیر تغییرات داده بر مدل
  • 95. کاربرد داده‌های آموزشی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 97. تحلیل رفتار کاربران برای بهبود توصیه‌ها
  • 98. مفاهیم حاکمیت داده (Data Governance)
  • 99. تعریف سیاست‌ها و رویه‌ها برای مدیریت داده
  • 100. نقش ذینفعان در حاکمیت داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.