, ,

کتاب مهندسی داده برای آموزش پیش‌زمینه LLMها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی داده برای آموزش پیش‌زمینه LLMها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا