سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده برای آموزش پیش‌زمینه LLMها

کتاب مهندسی داده برای آموزش پیش‌زمینه LLMها

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 مهندسی داده برای آموزش پیش‌زمینه LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی داده در آموزش
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 3. ساختار و معماری LLMها
  • 4. مراحل پیش‌پردازش داده برای LLM
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 6. مدیریت داده‌های نامتعارف و داده‌های گمشده
  • 7. فناوری‌های ذخیره‌سازی داده‌های کلان
  • 8. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 9. مفاهیم پایگاه‌های داده گراف
  • 10. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 11. اصول طراحی اسکیمای پایگاه داده
  • 12. مدیریت داده‌های سِری زمانی
  • 13. پروتکل‌های انتقال داده و APIها
  • 14. امنیت داده‌ها در پایگاه‌های داده
  • 15. رمزنگاری داده‌ها و کنترل دسترسی
  • 16. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 17. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
  • 18. مبانی پایپ‌لاین‌های داده
  • 19. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL
  • 20. ابزارهای اتوماسیون پایپ‌لاین داده
  • 21. مانیتورینگ و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده
  • 22. مفاهیم مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 23. استخراج ویژگی‌های متنی
  • 24. تکنیک‌های کاهش ابعاد ویژگی‌ها
  • 25. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و LLMها
  • 26. پیش‌تَمییز (Pre-training) LLMها
  • 27. فرایند تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
  • 28. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های خاص
  • 29. روش‌های تنظیم دقیق بهینه
  • 30. ارزیابی عملکرد LLMها
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 32. ابزارهای ارزیابی LLM
  • 33. خطاهای رایج در ارزیابی LLM
  • 34. کاربردهای LLM در آموزش
  • 35. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
  • 36. تولید محتوای آموزشی با LLM
  • 37. خلاصه‌سازی متون آموزشی با LLM
  • 38. شخصی‌سازی تجربه یادگیری با LLM
  • 39. تولید تمرین و آزمون با LLM
  • 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM در آموزش
  • 41. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های LLM
  • 42. راهکارهای کاهش سوگیری در LLM
  • 43. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMها
  • 44. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
  • 45. مقررات و چارچوب‌های قانونی استفاده از LLM در ایران
  • 46. مدیریت داده‌های بزرگ برای مدل‌های زبانی
  • 47. معماری‌های پردازش موازی داده
  • 48. توزیع داده‌ها در سیستم‌های کلان
  • 49. فشرده‌سازی داده‌ها و بهینه‌سازی فضا
  • 50. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های بزرگ
  • 51. مهندسی داده برای آموزش مدل‌های مولد
  • 52. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 53. کیفیت داده‌های مصنوعی و اعتبارسنجی
  • 54. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش LLM
  • 55. ملاحظات حقوقی و شرعی تولید و استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 56. مدیریت چرخه عمر داده‌ها (Data Lifecycle Management)
  • 57. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و آرشیو
  • 58. بازیابی داده‌ها و بک‌آپ‌گیری
  • 59. حذف امن داده‌ها
  • 60. امنیت و نظارت بر دسترسی به داده‌ها
  • 61. مهندسی داده برای مدل‌های زبان کوچک (SLM)
  • 62. تفاوت‌ها و شباهت‌های SLM و LLM
  • 63. کاربرد SLM در سناریوهای محدود منابع
  • 64. بهینه‌سازی داده‌ها برای مدل‌های کوچک
  • 65. معماری‌های داده برای استقرار مدل‌های زبانی
  • 66. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
  • 67. پایپ‌لاین‌های داده برای استقرار مدل
  • 68. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 69. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 70. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های زبانی
  • 71. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای داده‌های آموزشی
  • 72. استانداردهای داده در حوزه آموزش
  • 73. حفاظت از داده‌های دانش‌آموزان و دانشجویان
  • 74. دسترسی به داده‌های آموزشی و اشتراک‌گذاری
  • 75. مدیریت کلان‌داده در سازمان‌های آموزشی
  • 76. تحلیل داده‌های آموزشی برای بهبود فرآیندها
  • 77. هوش تجاری (Business Intelligence) در آموزش
  • 78. تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) برای تصمیم‌گیری
  • 79. داشبوردهای مدیریتی در آموزش
  • 80. کاربرد تحلیل داده در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 81. تحلیل داده‌های یادگیری (Learning Analytics)
  • 82. اصول مهندسی داده برای هوش مصنوعی
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 84. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مهندسی داده
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌ها
  • 86. ملاحظات فنی و عملیاتی در مهندسی داده
  • 87. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مهندسی داده
  • 88. تحمل خطا و دسترس‌پذیری سیستم‌ها
  • 89. توسعه ابزارهای مهندسی داده سفارشی
  • 90. آینده مهندسی داده برای هوش مصنوعی
  • 91. روندهای نوظهور در مدیریت داده‌های بزرگ
  • 92. نقش بلاک‌چین در امنیت و مدیریت داده‌ها
  • 93. دیتا اپس (DataOps) و اتوماسیون فرآیندها
  • 94. ارتباط مهندسی داده با امنیت سایبری
  • 95. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل محتوای آموزشی
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینانه در آموزش
  • 97. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخوردها
  • 98. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون آموزشی
  • 99. بهینه‌سازی زیرساخت‌های داده برای LLMهای فارسی
  • 100. ملاحظات فرهنگی و زبانی در داده‌های فارسی

📚 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.