, ,

کتاب رویکردهای نوین در ارزیابی و تضمین کیفیت داده برای AI

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 رویکردهای نوین در ارزیابی و تضمین کیفیت داده برای AI

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Data Quality Assessment

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی کیفیت داده در هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت کیفیت داده در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 3. مفهوم و ابعاد کیفیت داده (دقت، کامل بودن، سازگاری)
  • 4. انواع خطاها در داده‌ها و تأثیر آن‌ها بر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 5. چارچوب‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 6. روش‌های کمی در ارزیابی کیفیت داده
  • 7. روش‌های کیفی در ارزیابی کیفیت داده
  • 8. ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی کیفیت داده
  • 9. مدیریت چرخه حیات داده و کیفیت آن
  • 10. استانداردهای ملی و بین‌المللی در مدیریت کیفیت داده
  • 11. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه داده و حریم خصوصی
  • 12. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و الزامات آن
  • 13. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوای آموزشی
  • 14. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
  • 15. ارزیابی کیفیت داده‌های متنی
  • 16. روش‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 17. شناسایی و حذف نویز در داده‌های متنی
  • 18. ارزیابی کیفیت داده‌های عددی
  • 19. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های عددی
  • 20. شناسایی و مدیریت مقادیر پرت (Outliers)
  • 21. ارزیابی کیفیت داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 22. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 23. بررسی عدم توازن کلاس‌ها (Class Imbalance)
  • 24. ارزیابی کیفیت داده‌های تصویری
  • 25. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 27. ارزیابی کیفیت داده‌های صوتی
  • 28. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های صوتی
  • 29. ارزیابی کیفیت داده‌های سری زمانی
  • 30. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 31. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 32. اهمیت داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data)
  • 33. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده
  • 34. کیفیت برچسب‌ها و تأثیر آن بر مدل
  • 35. روش‌های خودکار و نیمه‌خودکار برچسب‌گذاری
  • 36. ارزیابی کیفیت داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف
  • 37. یکپارچه‌سازی داده‌ها و حفظ کیفیت
  • 38. مدیریت داده‌های نامتجانس (Heterogeneous Data)
  • 39. تکنیک‌های کاهش ابعاد و حفظ کیفیت
  • 40. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کیفیت داده
  • 41. تکنیک‌های کاهش ابعاد مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 42. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 43. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 44. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 45. تضمین کیفیت داده در مراحل مختلف توسعه AI
  • 46. تست و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 47. نقش مهندسی داده در تضمین کیفیت
  • 48. طراحی پایگاه داده و تأثیر آن بر کیفیت داده
  • 49. امنیت داده و حفاظت از کیفیت آن
  • 50. مدیریت داده‌های حساس و محرمانه
  • 51. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها در ایران
  • 52. مقررات بانک مرکزی ایران در خصوص رمزارزها و داده‌های مالی
  • 53. تأثیر کیفیت داده بر مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای ترجمه ماشینی
  • 55. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای تحلیل احساسات
  • 56. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 57. تأثیر کیفیت داده بر مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 58. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای تشخیص اشیاء
  • 59. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای بخش‌بندی تصاویر
  • 60. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای تشخیص چهره
  • 61. تأثیر کیفیت داده بر مدل‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 63. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
  • 64. مدل‌سازی کیفیت داده با استفاده از یادگیری ماشین
  • 65. تکنیک‌های تشخیص خودکار داده‌های با کیفیت پایین
  • 66. یادگیری عمیق برای ارزیابی و بهبود کیفیت داده
  • 67. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده‌های با کیفیت
  • 68. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کیفیت داده
  • 69. تضمین کیفیت داده در محیط‌های توزیع شده
  • 70. کیفیت داده در محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 71. کیفیت داده در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 72. ارزیابی و تضمین کیفیت داده‌های شخصی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی کیفیت داده
  • 74. شفافیت در فرآیندهای ارزیابی کیفیت داده
  • 75. پاسخگویی در قبال کیفیت داده‌های تولیدی
  • 76. مدیریت ریسک ناشی از داده‌های بی‌کیفیت
  • 77. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر کیفیت داده
  • 78. نقش تیم‌های داده در ارزیابی و تضمین کیفیت
  • 79. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه کیفیت داده
  • 80. فرهنگ‌سازی در سازمان‌ها برای اهمیت کیفیت داده
  • 81. مطالعات موردی در ارزیابی و تضمین کیفیت داده برای AI
  • 82. چالش‌های پیش رو در ارزیابی و تضمین کیفیت داده
  • 83. آینده ارزیابی و تضمین کیفیت داده در هوش مصنوعی
  • 84. تکنیک‌های نوین در ارزیابی کیفیت داده
  • 85. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای کیفیت داده
  • 86. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی کیفیت داده
  • 87. ارزیابی کیفیت داده برای کاربردهای خاص صنعتی (مثلاً صنعت نفت، سلامت)
  • 88. بررسی تأثیر عوامل انسانی بر کیفیت داده
  • 89. مدیریت دانش کیفیت داده در سازمان‌ها
  • 90. ارزیابی تأثیر بازخورد کاربر بر کیفیت داده
  • 91. مدیریت و اعتبارسنجی داده‌های تولیدی توسط AI
  • 92. کاربرد تحلیل داده‌های حجیم (Big Data Analytics) در تضمین کیفیت
  • 93. ارزیابی کیفیت داده‌ها در زمان واقعی (Real-time)
  • 94. تکنیک‌های پیش‌بینی کیفیت داده
  • 95. ارزیابی کیفیت داده برای مدل‌های تفسیرپذیر (Explainable AI)
  • 96. مباحث فقهی مرتبط با داده و حریم خصوصی (با رویکرد تشیع اثنی‌عشری)
  • 97. بانکداری بدون ربا و کیفیت داده‌های مالی
  • 98. مقررات وزارت بهداشت در خصوص داده‌های پزشکی
  • 99. چارچوب‌های قانونی برای هنر و سینمای تولید محتوا
  • 100. قوانین مربوط به خانواده و روابط در چارچوب ایرانی-اسلامی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب رویکردهای نوین در ارزیابی و تضمین کیفیت داده برای AI”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا