اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بومی

کتاب راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بومی

تگ‌ها: LLM آماده‌سازی داده آموزش مدل‌های هوش مصنوعی پاک‌سازی داده داده‌کاوی کلان‌داده مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی داده هوش مصنوعی 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 راهکارهای نوین آماده‌سازی و بهینه‌سازی کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بومی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت داده‌های متنی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 2. نقشه راه آماده‌سازی کلان‌داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 3. استانداردهای جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع معتبر فارسی
  • 4. روش‌های استخراج متن از اسناد الکترونیکی و پایگاه‌های داده
  • 5. پاک‌سازی داده‌های متنی و حذف نویزهای ساختاری
  • 6. اصول حذف داده‌های تکراری در مقیاس کلان (Deduplication)
  • 7. روش‌های شناسایی و حذف محتوای نامناسب و غیراخلاقی
  • 8. فیلترینگ هوشمند داده‌ها بر اساس معیارهای کیفیت زبانی
  • 9. نرمال‌سازی متون فارسی و یکسان‌سازی نویسه‌ها
  • 10. استفاده از ابزارهای بومی برای اصلاح نیم‌فاصله‌ها و غلط‌های تایپی
  • 11. استخراج و تحلیل کلیدواژه‌ها و مفاهیم اصلی متون
  • 12. روش‌های برچسب‌گذاری (Annotation) داده‌ها برای یادگیری نظارت‌شدۀ مدل
  • 13. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
  • 14. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
  • 15. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای غنی‌سازی پیکره‌های زبانی
  • 16. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) با رعایت اصول اخلاقی و علمی
  • 17. توازن‌بخشی به توزیع موضوعی داده‌ها در پیکره‌های آموزشی
  • 18. ارزیابی کیفیت داده‌ها پیش از ورود به فرآیند آموزش مدل
  • 19. شناسایی و حذف سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
  • 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای پردازش و به‌روزرسانی داده‌ها
  • 21. ملاحظات امنیتی و صیانت از داده‌های حساس در فرآیند آماده‌سازی
  • 22. تکنیک‌های توکن‌بندی (Tokenization) بهینه برای زبان فارسی
  • 23. تأثیر کیفیت داده‌های آموزشی بر عملکرد نهایی مدل‌های بومی
  • 24. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning)
  • 25. استراتژی‌های انتخاب زیرمجموعه‌های باکیفیت برای آموزش‌های تخصصی
  • 26. روش‌های ارزیابی مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های حجیم
  • 27. کاربرد یادگیری فعال (Active Learning) در بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
  • 28. پایش مستمر کیفیت داده‌های ورودی در چرخه‌های بازآموزی مدل
  • 29. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی برای دسترسی سریع مدل
  • 30. اصول اخلاقی و حقوقی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های عمومی
  • 31. استانداردهای ملی و بین‌المللی در مدیریت داده‌های کلان
  • 32. روش‌های مقابله با داده‌های پرت (Outlier Detection) در پیکره‌های آموزشی
  • 33. تلفیق داده‌های متنی با دانش تخصصی حوزه‌های مختلف
  • 34. تکنیک‌های کاهش حجم داده بدون افت کیفیت آموزشی
  • 35. بررسی اثرات جانبی نویزهای زبانی بر دقت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 36. استفاده از مدل‌های کوچک برای فیلترینگ هوشمند داده‌های بزرگ
  • 37. مدیریت منابع محاسباتی در مراحل آماده‌سازی داده‌های سنگین
  • 38. ارائه گزارش‌های تحلیل کیفی از داده‌های آماده‌سازی شده
  • 39. آینده‌نگری در توسعه پیکره‌های زبانی برای هوش مصنوعی بومی

📚 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.