دوره اصول مهندسی کیفیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مهندسی کیفیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کیفیت داده در هوش مصنوعی
• 2. اهمیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. انواع داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
• 4. چرخه عمر داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. مفاهیم کلیدی کیفیت داده
• 6. معیارهای کیفیت داده (دقت، کامل بودن، سازگاری)
• 7. معیارهای کیفیت داده (به‌هنگام بودن، اعتبار، یکتایی)
• 8. تأثیر کیفیت پایین داده بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. شناسایی چالش‌های کیفیت داده
• 10. اصول جمع‌آوری داده با کیفیت
• 11. روش‌های جمع‌آوری داده‌های سازمان‌یافته
• 12. روش‌های جمع‌آوری داده‌های بدون ساختار
• 13. جمع‌آوری داده از منابع داخلی سازمان
• 14. جمع‌آوری داده از منابع خارجی معتبر
• 15. قوانین و مقررات مربوط به جمع‌آوری داده
• 16. اصول پاکسازی داده
• 17. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 18. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
• 19. شناسایی و مدیریت داده‌های تکراری (Duplicates)
• 20. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 21. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 22. مدیریت داده‌های ناهماهنگ (Inconsistent Data)
• 23. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
• 24. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
• 25. قوانین اعتبارسنجی داده‌ها
• 26. پیاده‌سازی قوانین اعتبارسنجی
• 27. ابزارهای نرم‌افزاری برای پاکسازی داده
• 28. اصول تبدیل داده (Data Transformation)
• 29. تکنیک‌های One-Hot Encoding
• 30. تکنیک‌های Label Encoding
• 31. تکنیک‌های Binning
• 32. تبدیل داده‌های متنی به عددی
• 33. تبدیل داده‌های تاریخ و زمان
• 34. تکنیک‌های Feature Engineering
• 35. اهمیت مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
• 36. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
• 37. ترکیب ویژگی‌های موجود
• 38. ایجاد ویژگی‌های تعاملی
• 39. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 40. روش‌های مبتنی بر فیلتر (Filter Methods)
• 41. روش‌های مبتنی بر Wrapper (Wrapper Methods)
• 42. روش‌های مبتنی بر Embedded (Embedded Methods)
• 43. انتخاب ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 44. انتخاب ویژگی برای مدل‌های رگرسیون
• 45. اهمیت داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data)
• 46. تکنیک‌های برچسب‌گذاری داده
• 47. برچسب‌گذاری دستی داده
• 48. برچسب‌گذاری نیمه‌خودکار داده
• 49. برچسب‌گذاری ماشینی داده
• 50. مدیریت کیفیت داده‌های برچسب‌دار
• 51. اصول مدیریت کیفیت داده در طول زمان
• 52. پایش مستمر کیفیت داده
• 53. مدیریت تغییرات در داده‌ها
• 54. حفظ کیفیت داده در مدل‌های در حال آموزش
• 55. حفظ کیفیت داده در مدل‌های مستقر شده
• 56. مستندسازی فرآیندهای کیفیت داده
• 57. نقش متادیتا در مدیریت کیفیت داده
• 58. ایجاد کاتالوگ داده (Data Catalog)
• 59. اهمیت حکمرانی داده (Data Governance)
• 60. اصول حکمرانی داده در سازمان
• 61. مسئولیت‌ها در حکمرانی داده
• 62. چارچوب‌های حکمرانی داده
• 63. پیاده‌سازی حکمرانی داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 65. قوانین و مقررات مربوط به امنیت داده (مانند قانون تجارت الکترونیک)
• 66. اصول حفاظت از داده‌های حساس
• 67. رمزنگاری داده‌ها
• 68. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 69. اصول حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 70. تکنیک‌های گمنام‌سازی داده (Anonymization)
• 71. تکنیک‌های شبه‌هویت‌زدایی (Pseudonymization)
• 72. مطابقت با مقررات حفاظت از داده در ایران
• 73. ارزیابی کیفیت داده قبل از آموزش مدل
• 74. معیارهای ارزیابی کیفیت داده
• 75. گزارش‌دهی کیفیت داده
• 76. تصمیم‌گیری بر اساس ارزیابی کیفیت داده
• 77. مدیریت ریسک‌های مرتبط با کیفیت داده
• 78. استراتژی‌های کاهش ریسک
• 79. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر کیفیت داده
• 80. آموزش و فرهنگ‌سازی تیم‌ها در زمینه کیفیت داده
• 81. نقش مدیران در ترویج فرهنگ کیفیت داده
• 82. ابزارهای پیشرفته برای مدیریت کیفیت داده
• 83. معرفی پلتفرم‌های مدیریت کیفیت داده
• 84. اتوماسیون فرآیندهای کیفیت داده
• 85. آینده کیفیت داده در هوش مصنوعی
• 86. روندهای نوظهور در کیفیت داده
• 87. تأثیر هوش مصنوعی بر مدیریت کیفیت داده
• 88. چالش‌های آینده در کیفیت داده
• 89. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی کیفیت داده
• 90. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در مدیریت کیفیت داده
• 91. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های کیفیت داده
• 92. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی
• 93. مسیر شغلی در حوزه کیفیت داده و هوش مصنوعی