سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول مهندسی کیفیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی

کتاب اصول مهندسی کیفیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.