فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت داده برای تیم‌های هوش مصنوعی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدیریت داده برای تیم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر مدیریت داده برای تیم های هوش مصنوعی
• 2. اهمیت داده ها در هوش مصنوعی
• 3. چرخه حیات داده در پروژه های هوش مصنوعی
• 4. نقش تیم های داده در هوش مصنوعی
• 5. چالش های مدیریت داده در هوش مصنوعی
• 6. اصول کلیدی مدیریت داده
• 7. انواع داده ها در هوش مصنوعی
• 8. داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار
• 9. داده های متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی
• 10. داده های سری زمانی
• 11. داده های مکانی
• 12. داده های گراف
• 13. داده های تگ شده و بدون تگ
• 14. داده های برچسب خورده و بدون برچسب
• 15. جمع آوری داده
• 16. استراتژی های جمع آوری داده
• 17. منابع داخلی داده
• 18. منابع خارجی داده
• 19. API ها و وب اسکرپینگ
• 20. داده های تولید شده توسط کاربر
• 21. داده های شبیه سازی شده
• 22. داده های ترکیبی
• 23. پاکسازی داده
• 24. شناسایی و رسیدگی به مقادیر گمشده
• 25. شناسایی و حذف داده های پرت
• 26. شناسایی و اصلاح ناهنجاری ها
• 27. استانداردسازی فرمت داده
• 28. تبدیل داده ها
• 29. نرمال سازی و مقیاس بندی داده ها
• 30. رمزگذاری متغیرهای طبقه ای
• 31. ایجاد ویژگی های جدید
• 32. مهندسی ویژگی
• 33. اهمیت مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
• 34. تکنیک های مهندسی ویژگی
• 35. تکنیک های کاهش ابعاد
• 36. انتخاب ویژگی
• 37. تولید ویژگی
• 38. ذخیره سازی داده
• 39. پایگاه داده های رابطه‌ای
• 40. پایگاه داده های NoSQL
• 41. انبار داده
• 42. دریاچه داده
• 43. ذخیره سازی ابری
• 44. سیستم های فایل توزیع شده
• 45. مدیریت کلان داده
• 46. امنیت داده
• 47. رمزگذاری داده
• 48. کنترل دسترسی
• 49. حریم خصوصی داده
• 50. مقررات مربوط به حریم خصوصی داده (مانند GDPR)
• 51. پایبندی به حریم خصوصی
• 52. کیفیت داده
• 53. تعریف کیفیت داده
• 54. معیارهای کیفیت داده
• 55. اندازه گیری کیفیت داده
• 56. بهبود کیفیت داده
• 57. مستندسازی داده
• 58. اهمیت مستندسازی داده
• 59. انواع مستندسازی داده
• 60. ابزارهای مستندسازی داده
• 61. حاکمیت داده
• 62. تعریف حاکمیت داده
• 63. نقش ها و مسئولیت ها در حاکمیت داده
• 64. سیاست ها و رویه های حاکمیت داده
• 65. مدیریت چرخه حیات داده
• 66. برنامه ریزی چرخه حیات داده
• 67. اجرای چرخه حیات داده
• 68. نظارت بر چرخه حیات داده
• 69. بهینه سازی چرخه حیات داده
• 70. مدیریت داده های بزرگ
• 71. فناوری های کلان داده (مانند Hadoop، Spark)
• 72. معماری های کلان داده
• 73. چالش های کلان داده
• 74. ابزارهای مدیریت داده برای تیم های هوش مصنوعی
• 75. پلتفرم های مدیریت داده
• 76. ابزارهای ETL/ELT
• 77. ابزارهای کیفیت داده
• 78. ابزارهای حاکمیت داده
• 79. ابزارهای بصری سازی داده
• 80. ابزارهای مدیریت فراداده
• 81. مدیریت داده برای یادگیری ماشینی
• 82. جمع آوری و آماده سازی داده برای مدل های ML
• 83. مدیریت داده های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی
• 84. مدیریت نسخه داده
• 85. مدیریت مدل های ML
• 86. مدیریت داده برای یادگیری عمیق
• 87. جمع آوری و آماده سازی داده های حجیم برای مدل های DL
• 88. مدیریت داده های تصویری و متنی برای DL
• 89. مدیریت داده های سری زمانی برای DL
• 90. مدیریت داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 91. جمع آوری و آماده سازی داده های متنی
• 92. مدیریت واژگان و توکن سازی
• 93. مدیریت داده برای بینایی ماشین
• 94. جمع آوری و آماده سازی داده های تصویری
• 95. مدیریت برچسب گذاری تصاویر
• 96. مدیریت داده برای سیستم های توصیه گر
• 97. جمع آوری و آماده سازی داده های کاربر-مورد
• 98. مدیریت داده های تعاملی
• 99. مدیریت داده برای تشخیص ناهنجاری
• 100. جمع آوری و آماده سازی داده های مربوط به ناهنجاری