اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 4. مدل‌سازی زبان با استفاده از پیش‌بینی کلمه بعدی
• 5. Tokenization و Embeddings
• 6. انواع Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 7. معماری Encoder-Decoder
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌ت huấn شده (Pre-trained Language Models)
• 9. مفاهیم Transfer Learning در NLP
• 10. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 11. مقدمه‌ای بر داده‌ها و انواع آن‌ها
• 12. کیفیت داده و اهمیت آن در دقت مدل
• 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 14. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• 15. روش‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 16. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های متنی
• 18. اهمیت داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data)
• 19. روش‌های جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار
• 20. جمع‌آوری داده از منابع رسمی و معتبر
• 21. استفاده از داده‌های متن‌باز با رعایت مقررات
• 22. اصول حاکم بر جمع‌آوری داده در ایران
• 23. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 24. ابزارها و تکنیک‌های مدیریت داده‌های حجیم
• 25. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
• 26. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
• 27. ملاحظات شرعی و اخلاقی در استفاده از داده
• 28. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد مدل
• 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
• 30. مفهوم Overfitting و Underfitting
• 31. روش‌های تشخیص Overfitting
• 32. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting (Regularization)
• 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 34. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 35. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 37. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 38. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل
• 39. جمع‌آوری بازخورد از طریق فرم‌ها و نظرسنجی‌ها
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخوردها
• 41. مدل‌سازی استراتژی‌های داده برای بهبود دقت
• 42. اصول طراحی استراتژی داده
• 43. تعریف اهداف استراتژیک برای مدل‌های زبانی
• 44. همسوسازی استراتژی داده با اهداف کسب‌وکار
• 45. شناسایی شکاف‌های داده‌ای (Data Gaps)
• 46. برنامه‌ریزی برای پر کردن شکاف‌های داده‌ای
• 47. استراتژی‌های بهبود کیفیت داده
• 48. داده‌افزایی (Data Augmentation) برای داده‌های متنی
• 49. تکنیک‌های Data Augmentation (Synonym Replacement, Random Insertion/Deletion)
• 50. استفاده از مدل‌های زبانی مولد برای Data Augmentation
• 51. تکنیک‌های بازسازی داده (Data Reconstruction)
• 52. استراتژی‌های جمع‌آوری داده‌های هدفمند
• 53. جمع‌آوری داده‌های تخصصی برای دامنه خاص
• 54. استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده توسط نهادهای رسمی
• 55. همکاری با سازمان‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 56. پروتکل‌های اشتراک‌گذاری داده با رعایت قوانین
• 57. استراتژی‌های ارزیابی و پایش مستمر مدل
• 58. طراحی داشبوردهای پایش عملکرد مدل
• 59. تعریف آستانه‌های هشدار برای افت عملکرد
• 60. مکانیزم‌های به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
• 61. استراتژی‌های مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 62. استفاده از ابزارهای MLOps
• 63. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت در حوزه‌های حساس
• 64. داده‌های زبانی فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 65. استفاده از داده‌های متنی فارسی از منابع معتبر
• 66. فرهنگ لغت‌ها و پیکره‌های زبانی فارسی
• 67. استانداردسازی داده‌های زبانی فارسی
• 68. مدل‌سازی استراتژی‌های داده برای محتوای آموزشی
• 69. تطبیق محتوای آموزشی با نیازهای کاربران
• 70. جمع‌آوری بازخورد از فراگیران
• 71. استفاده از داده‌های عملکرد فراگیران
• 72. بهینه‌سازی محتوای آموزشی بر اساس تحلیل داده
• 73. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های ترجمه ماشینی
• 74. داده‌های موازی (Parallel Corpora)
• 75. کیفیت داده‌های موازی
• 76. روش‌های جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌های ترجمه
• 77. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 78. داده‌های خلاصه شده (Summarized Texts)
• 79. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 80. روش‌های جمع‌آوری داده برای خلاصه‌سازی
• 81. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های پاسخ به سوال (Question Answering)
• 82. داده‌های سوال و جواب
• 83. انواع ساختارهای داده برای QA
• 84. روش‌های جمع‌آوری داده‌های QA
• 85. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های تولید متن
• 86. داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های مولد
• 87. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 88. روش‌های جمع‌آوری داده برای تولید متن
• 89. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در تولید متن
• 90. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های تحلیل متن
• 91. داده‌های برچسب‌دار برای تحلیل متن (موضوع، احساسات، موجودیت‌ها)
• 92. روش‌های جمع‌آوری داده‌های تحلیل متن
• 93. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های تشخیص گفتار
• 94. داده‌های صوتی و متن متناظر
• 95. کیفیت داده‌های صوتی
• 96. روش‌های جمع‌آوری داده برای تشخیص گفتار
• 97. مدل‌سازی داده برای بهبود دقت مدل‌های تولید گفتار
• 98. داده‌های متنی و صدای متناظر
• 99. کیفیت داده‌های صوتی تولیدی
• 100. روش‌های جمع‌آوری داده برای تولید گفتار