اکسپرس 24
کتاب جامع مهندسی داده‌محور (Data-Centric AI) برای توسعه سامانه‌های هوشمند با کیفیت بالا

کتاب جامع مهندسی داده‌محور (Data-Centric AI) برای توسعه سامانه‌های هوشمند با کیفیت بالا

تگ‌ها: Data-Centric AI تحلیل داده توسعه سامانه هوشمند داده‌محور علم داده کلان داده مدیریت کیفیت داده 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 جامع مهندسی داده‌محور (Data-Centric AI) برای توسعه سامانه‌های هوشمند با کیفیت بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مهندسی داده و بهبود کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی داده‌محور و تفاوت آن با رویکرد مدل‌محور
  • 2. چرخه حیات داده در سامانه‌های هوشمند
  • 3. اهمیت کیفیت داده در بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. شناسایی و تحلیل انواع نویز و خطا در مجموعه‌داده‌های آموزشی
  • 5. استانداردهای جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 6. روش‌های پاک‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 7. تکنیک‌های برچسب‌گذاری دقیق و نظارت بر کیفیت برچسب‌ها
  • 8. مدیریت عدم تعادل در مجموعه‌داده‌ها با رویکردهای آماری
  • 9. استراتژی‌های افزایش داده با حفظ صحت و اعتبار علمی
  • 10. ارزیابی توزیع داده‌ها و شناسایی سوگیری‌های احتمالی
  • 11. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 12. روش‌های تحلیل اکتشافی داده‌ها برای درک الگوهای پنهان
  • 13. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها در مقیاس کلان
  • 14. نقش داده‌های آموزشی در کاهش خطاهای مدل و افزایش تعمیم‌پذیری
  • 15. آشنایی با خط لوله داده‌محور در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 16. ابزارهای نوین مدیریت و نسخه‌بندی داده‌ها
  • 17. پایش مستمر کیفیت داده‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 18. تکنیک‌های حذف داده‌های پرت و اثرات آن بر پایداری مدل
  • 19. استفاده از داده‌های مصنوعی با رویکردهای مبتنی بر مدل‌های مولد
  • 20. بهینه‌سازی مجموعه‌داده‌های آموزشی برای کاهش هزینه محاسباتی
  • 21. تأثیر داده‌های با کیفیت بر کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
  • 22. مستندسازی و مدیریت فراداده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 23. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در چارچوب قوانین ملی
  • 24. امنیت داده‌ها و محافظت در برابر حملات تزریق داده
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند بر اساس معیارهای داده‌محور
  • 26. تکنیک‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر داده‌ها بر اساس نتایج مدل
  • 27. مدیریت چالش‌های داده‌های ناقص و روش‌های جایگزینی اصولی
  • 28. پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار برای کنترل کیفیت داده‌های ورودی
  • 29. نقش مهندسی داده در افزایش اعتمادپذیری سامانه‌های هوشمند
  • 30. مطالعه موردی: بهینه‌سازی داده‌ها در سامانه‌های پردازش تصویر
  • 31. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده در سامانه‌های پردازش متن فارسی
  • 32. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش کلان‌داده‌ها
  • 33. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود بهره‌وری در برچسب‌گذاری
  • 34. ارتباط میان معماری داده و کارایی الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 35. روش‌های عیب‌یابی مدل از طریق تحلیل داده‌های آموزشی
  • 36. آشنایی با استانداردهای ملی و بین‌المللی در مدیریت داده
  • 37. بهینه‌سازی جریان کاری مهندسی داده در تیم‌های توسعه نرم‌افزار
  • 38. تلفیق دانش تخصصی حوزه با مهندسی داده برای افزایش دقت مدل
  • 39. آینده مهندسی داده‌محور در توسعه هوش مصنوعی بومی
  • 40. ارائه نهایی و مستندسازی تجربیات در پروژه‌های داده‌محور

📚 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.