اکسپرس 24
کتاب اصول مهندسی کیفیت داده در هوش مصنوعی

کتاب اصول مهندسی کیفیت داده در هوش مصنوعی

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 کیفیت داده در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه کیفیت داده در هوش مصنوعی
  • 2. تعاریف و معیارهای کیفیت: دقت، کامل بودن، سازگاری، بروز بودن
  • 3. چالش‌های خاص داده‌های بزرگ در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. معماری لایه‌های داده: خام، تمیز، غنی‌شده، مدل‌سازی
  • 5. استراتژی‌های گردآوری داده: منابع داخلی، خارجی، وب، سنسورها
  • 6. طراحی пайپ‌لاین‌های ingest با تمرکز بر کیفیت
  • 7. شناسایی و دسته‌بندی ناهنجاری‌های داده (outlier detection)
  • 8. تکنیک‌های پروفایل‌سازی داده (data profiling) برای ارزیابی اولیه
  • 9. قوانین اعتبارسنجی (validation rules) و پیاده‌سازی آن‌ها
  • 10. مدیریت داده‌های تکراری و حذف redundancy
  • 11. مهندسی ویژگی (feature engineering) با در نظر گرفتن کیفیت
  • 12. تعادل کلاس‌ها و تکنیک‌های resampling برای داده‌های نامتوازن
  • 13. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون، نرمال‌سازی، حذف stopwords
  • 14. پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته: مقیاس‌بندی، encoding، missing value imputation
  • 15. بررسی بایاس (bias) و fairness در مجموعه داده‌های آموزش
  • 16. ابزارهای خودکار نظارت بر کیفیت داده (data observability)
  • 17. معماری Data Contracts و Schema Evolution
  • 18. استفاده از Great Expectations، Deequ، TensorFlow Data Validation
  • 19. تست واحد (unit tests) برای تبدیلات داده
  • 20. تست یکپارچگی (integration tests) در پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
  • 21. مدیریت نسخه‌بندی داده (data versioning) با DVC یا LakeFS
  • 22. خطاهای Silent Data Corruption و استراتژی‌های شناسایی
  • 23. متریک‌های کیفیتی برای مدل‌های زبانی بزرگ: perplexity، BLEU، ROUGE در ارتباط با داده
  • 24. ارزیابی اثر کیفیت داده بر عملکرد مدل (data-centric AI)
  • 25. حلقة بازخورد: مانیتورینگ مدل در تولید و بازخورد به داده
  • 26. استراتژی‌های Active Learning برای بهبود کیفیت برچسب‌گذاری
  • 27. برچسب‌گذاری انسانی: کنترل کیفیت، consensus، gold standard
  • 28. استفاده از Weak Supervision و Snorkel برای تولید برچسب‌های نویزدار
  • 29. مدیریت داده‌های حساس و حریم خصوصی (PII masking، differential privacy)
  • 30. استفاده از Synthetic Data Generation برای افزایش покриگی و کیفیت
  • 31. تکنیک‌های Data Augmentation متناسب با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 32. پایش و مدیریت Data Drift و Concept Drift
  • 33. استراتژی‌های Retraining و Continuous Training بر اساس سیگنال‌های کیفیت
  • 34. معماری Data Lakehouse با تمرکز بر کیفیت (Delta Lake، Iceberg، Hudi)
  • 35. مدیریت متادیتا (metadata management) و Data Catalog برای شفافیت کیفیت
  • 36. خط مشی‌های Data Governance و Data Stewardship در سازمان
  • 37. استفاده از Data Contracts برای تضمین کیفیت در تیم‌های توزیع‌شده
  • 38. استفاده از Feature Store با تضمین کیفیت ویژگی‌ها
  • 39. پیاده‌سازی Data Quality Dashboards و 알림‌ها
  • 40. استفاده از Apache Airflow / Prefect / Dagster برای ارکستراسیون با چک‌پوینت‌های کیفیت
  • 41. تست عملکرد (performance testing) پایپ‌لاین‌های داده تحت بار بالا
  • 42. استراتژی‌های Rollback و Reprocessing عند شناسایی خطای کیفیت
  • 43. مدیریت هزینه‌های ذخیره و پردازش داده با حفظ کیفیت
  • 44. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره (Parquet، ORC، Avro) برای کیفیت و سرعت
  • 45. استفاده از Column-level Lineage برای ریشه‌یابی خطاهای کیفیت
  • 46. استفاده از Data Quality Scorecards در گزارش‌دهی به ذینفعان
  • 47. طراحی آزمایش‌های A/B برای ارزیابی تأثیر بهبودهای داده
  • 48. استفاده از Large Language Models برای خودکارسازی تمیزسازی متن
  • 49. تکنیک‌های Prompt Engineering برای تولید داده‌های آموزشی با کیفیت بالا
  • 50. ارزیابی کیفیت داده‌های چندزبانه و cross-lingual
  • 51. مدیریت داده‌های multimodal (متن، تصویر، صدا) در یک پایپ‌لین کیفیت
  • 52. استفاده از Knowledge Graphs برای غنی‌سازی و اعتبارسنجی داده
  • 53. استراتژی‌های Data Marketplace و اشتراک‌گذاری داده با تضمین کیفیت
  • 54. معماری Zero-Trust Data Access و تأثیر بر کیفیت
  • 55. استفاده از Federated Learning با تمرکز بر کیفیت داده محلی
  • 56. پیاده‌سازی Data Quality Gates در CI/CD برای مدل‌های ML
  • 57. استفاده از MLOps Platforms (MLflow، Kubeflow، Vertex AI) برای مدیریت کیفیت داده
  • 58. تحلیل ریشه‌یابی (Root Cause Analysis) برای حوادث کیفیت داده
  • 59. استفاده از Explainable AI برای درک تأثیر داده‌های خاص بر پیش‌بینی
  • 60. استراتژی‌های Data Retention و Archiving با حفظ کیفیت تاریخی
  • 61. آموزش تیم‌ها: فرهنگ Data-Centric و بهترین شیوه‌های مهندسی کیفیت
  • 62. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده در یک پروژه LLM در مقیاس تولید
  • 63. روندهای آینده: Data-Centric AI، Automated Data Curation، AI‑assisted Data Quality

📚 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

تگ‌ها: AI Data Quality Big Data Management Data Contracts Data Drift Detection Data Governance Data Lineage Data Observability Data Profiling Data Quality Engineering Data Validation Data-Centric AI Feature Store Large Language Models MLOps Synthetic Data Generation

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.