دوره کیفیت داده در موفقیت مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کیفیت داده در موفقیت مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کیفیت داده و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اهمیت داده در هوش مصنوعی
• 3. انواع داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 4. منابع جمع‌آوری داده‌های متنی
• 5. مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 6. پاکسازی داده‌ها: حذف نویز و اطلاعات اضافی
• 7. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی حروف و کلمات
• 8. توکن‌سازی: شکستن متن به واحدهای کوچک‌تر
• 9. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 10. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 11. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 12. انواع سوگیری در داده‌ها و روش‌های شناسایی
• 13. سوگیری جنسیتی در داده‌های متنی
• 14. سوگیری نژادی و قومی در داده‌های متنی
• 15. سوگیری سیاسی و ایدئولوژیک در داده‌ها
• 16. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های متنی
• 17. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 18. مدیریت داده‌های تکراری
• 19. اعتبارسنجی داده‌ها: اطمینان از صحت و دقت
• 20. داده‌های برچسب‌گذاری شده (Labeled Data)
• 21. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌های متنی
• 22. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
• 23. کیفیت برچسب‌گذاری و اطمینان از آن
• 24. ارزیابی کیفیت برچسب‌گذاری
• 25. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 26. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های بزرگ
• 27. پردازش موازی داده‌ها
• 28. فشرده‌سازی داده‌ها
• 29. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 30. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 31. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 32. اهمیت داده‌های با کیفیت در آموزش مدل‌های زبانی
• 33. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
• 34. مدل‌های زبانی سنتی و نیاز به داده
• 35. مدل‌های زبانی مدرن (Transformer) و داده
• 36. آموزش پیش‌انتخابی (Pre-training) با داده‌های عظیم
• 37. تنظیم دقیق (Fine-tuning) با داده‌های تخصصی
• 38. مجموعه داده‌های استاندارد برای زبان فارسی
• 39. داده‌های چندزبانه و چالش‌های آن
• 40. کیفیت داده در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 41. تحلیل احساسات با داده‌های کیفی
• 42. خلاصه‌سازی متن با داده‌های دقیق
• 43. ترجمه ماشینی با داده‌های با کیفیت
• 44. تولید متن با داده‌های خلاقانه
• 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ با داده‌های جامع
• 46. مدل‌های زبانی مولد و کیفیت داده
• 47. ارزیابی مدل‌های زبانی بر اساس کیفیت داده
• 48. معیارهای ارزیابی کیفیت داده
• 49. روش‌های خودکار ارزیابی کیفیت داده
• 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 51. افزایش داده با استفاده از مدل‌های زبانی
• 52. افزایش داده با روش‌های آماری
• 53. اهمیت داده‌های کمیاب و روش‌های تقویت آن‌ها
• 54. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 55. مستندسازی داده‌ها
• 56. بازنگری و به‌روزرسانی داده‌ها
• 57. استفاده از داده‌های واقعی در آموزش
• 58. چالش‌های استفاده از داده‌های غیررسمی
• 59. استانداردهای داده برای صنعت
• 60. کاربرد داده‌های کیفی در مدل‌های زبانی تخصصی
• 61. مدل‌های زبانی در حوزهٔ علوم اسلامی
• 62. داده‌های متنی فقهی و حدیثی
• 63. کیفیت داده در استخراج احکام شرعی
• 64. مدل‌های زبانی در حوزهٔ اقتصاد اسلامی
• 65. داده‌های متنی قراردادهای اسلامی
• 66. کیفیت داده در تحلیل ریسک مالی اسلامی
• 67. مدل‌های زبانی در حوزهٔ آموزش رسمی
• 68. داده‌های متنی کتب درسی
• 69. کیفیت داده در تولید محتوای آموزشی
• 70. مدل‌های زبانی در حوزهٔ حقوق
• 71. داده‌های متنی قوانین و مقررات
• 72. کیفیت داده در تحلیل حقوقی
• 73. مدل‌های زبانی در حوزهٔ پزشکی
• 74. داده‌های متنی مقالات پزشکی
• 75. کیفیت داده در تشخیص بیماری
• 76. مدل‌های زبانی در حوزهٔ فرهنگ و هنر
• 77. داده‌های متنی ادبیات فارسی
• 78. کیفیت داده در تحلیل آثار هنری
• 79. مدل‌های زبانی در حوزهٔ روابط اجتماعی
• 80. داده‌های متنی شبکه‌های اجتماعی
• 81. کیفیت داده در تحلیل رفتار اجتماعی
• 82. مدیریت دانش با استفاده از مدل‌های زبانی
• 83. نقش کیفیت داده در مدیریت دانش
• 84. چالش‌های آینده در کیفیت داده برای مدل‌های زبانی
• 85. نوآوری در جمع‌آوری و پردازش داده
• 86. توسعهٔ استانداردهای جدید کیفیت داده
• 87. تأکید بر داده‌های بومی و منطبق با فرهنگ ایران
• 88. آموزش و توانمندسازی متخصصان داده
• 89. اخلاق در استفاده از داده‌ها
• 90. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها
• 91. آیندهٔ کیفیت داده و مدل‌های زبانی بزرگ
• 92. همکاری بین‌المللی در حوزهٔ داده
• 93. نقش داده‌های با کیفیت در پیشرفت علمی کشور