دوره چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده LLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: داده‌های مورد استفاده در آموزش پیش‌زمینه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. انواع داده‌های متنی مورد استفاده در آموزش LLM
• 3. اهمیت کیفیت داده در آموزش LLM
• 4. اصول پاکسازی داده‌های متنی
• 5. حذف نویز و کاراکترهای اضافی از داده‌ها
• 6. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 7. استانداردسازی فرمت داده‌های متنی
• 8. پردازش اولیه متن: توکنیزاسیون
• 9. روش‌های مختلف توکنیزاسیون (کلمه، زیرکلمه)
• 10. انتخاب توکنایزر مناسب برای زبان فارسی
• 11. مدیریت واژگان و کلمات خارج از واژگان (OOV)
• 12. نرمال‌سازی متن: تبدیل به حروف کوچک
• 13. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 14. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون (Stemming & Lemmatization)
• 15. مدیریت صحیح املای کلمات و غلط‌های املایی
• 16. شناسایی و نرمال‌سازی اعداد و تاریخ‌ها
• 17. مدیریت نمادها و علائم نگارشی
• 18. انواع داده‌های غیرمتنی در آماده‌سازی LLM
• 19. پردازش داده‌های ساختاریافته (JSON, XML)
• 20. پردازش داده‌های جدولی (CSV, Excel)
• 21. مدیریت داده‌های صوتی و تصویری (در صورت لزوم)
• 22. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت داده (Data Augmentation)
• 23. افزایش تنوع داده با جایگزینی کلمات
• 24. ایجاد داده‌های مصنوعی با حفظ معنا
• 25. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 26. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling) برای عدم توازن
• 27. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 28. ارزیابی کیفیت داده‌های آماده‌شده
• 29. شاخص‌های کمی برای ارزیابی کیفیت
• 30. نقش بازبینی انسانی در ارزیابی داده
• 31. استفاده از ابزارهای خودکار برای ارزیابی
• 32. اهمیت مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده
• 33. نکات فنی در آماده‌سازی داده‌های حجیم
• 34. مدیریت حافظه و زمان در پردازش داده
• 35. استفاده از پردازش موازی و توزیع‌شده
• 36. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آماده‌سازی
• 37. استانداردهای ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده
• 38. ملاحظات امنیتی در آماده‌سازی داده‌های حساس
• 39. حفظ حریم خصوصی کاربران در داده‌ها
• 40. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 41. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده
• 42. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 43. شناسایی و حذف سوگیری (Bias) در داده‌ها
• 44. انواع سوگیری‌های رایج در داده‌های زبانی
• 45. روش‌های کاهش سوگیری در آماده‌سازی داده
• 46. تأثیر سوگیری بر عملکرد LLM
• 47. آماده‌سازی داده برای وظایف خاص LLM
• 48. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تولید متن
• 49. آماده‌سازی داده برای مدل‌های خلاصه‌سازی
• 50. آماده‌سازی داده برای مدل‌های ترجمه ماشینی
• 51. آماده‌سازی داده برای مدل‌های پرسش و پاسخ
• 52. آماده‌سازی داده برای مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 53. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تحلیل احساسات
• 54. آماده‌سازی داده برای مدل‌های استخراج اطلاعات
• 55. آماده‌سازی داده برای مدل‌های چت‌بات
• 56. مدیریت داده‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی)
• 57. اصول آماده‌سازی داده‌های علمی و فنی
• 58. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل‌های مبتنی بر دانش
• 59. استفاده از پایگاه‌های دانش در آماده‌سازی داده
• 60. مدیریت داده‌های چندزبانه
• 61. چالش‌های آماده‌سازی داده برای زبان فارسی
• 62. منابع داده‌های عمومی برای آموزش LLM در ایران
• 63. نحوه دسترسی به منابع داده‌ای معتبر
• 64. کار با مجموعه داده‌های عمومی فارسی
• 65. پلتفرم‌های آماده‌سازی داده برای LLM
• 66. معرفی ابزارهای رایج آماده‌سازی داده
• 67. استفاده از کتابخانه‌های پایتون (NLTK, SpaCy)
• 68. تنظیمات پیشرفته در توکنیزاسیون فارسی
• 69. مدیریت واژگان تخصصی فارسی
• 70. روش‌های پیشرفته نرمال‌سازی متن فارسی
• 71. پردازش گویش‌های مختلف فارسی
• 72. مدیریت زبان عامیانه و اصطلاحات
• 73. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تعاملی
• 74. بازخورد کاربر در فرآیند آماده‌سازی داده
• 75. اصلاح داده‌ها بر اساس بازخورد
• 76. اهمیت تکرارپذیری در فرآیند آماده‌سازی
• 77. نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
• 78. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی داده‌ها
• 79. چالش‌های بلندمدت در مدیریت داده LLM
• 80. آینده آماده‌سازی داده برای LLM
• 81. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی آماده‌سازی
• 82. نکات کلیدی برای موفقیت در آماده‌سازی داده
• 83. درس آموخته‌ها از پروژه‌های آماده‌سازی داده
• 84. مسائل حقوقی و فنی در آماده‌سازی داده‌های ایرانی
• 85. تعهدات اخلاقی در کار با داده‌های عمومی
• 86. نکات نهایی برای بهینه‌سازی فرآیند