سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و شیوه‌های کاربردی داده‌های قابل اتکا برای مدل‌های بزرگ یادگیری ماشین

کتاب اصول و شیوه‌های کاربردی داده‌های قابل اتکا برای مدل‌های بزرگ یادگیری ماشین

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 و شیوه‌های کاربردی داده‌های قابل اتکا برای مدل‌های بزرگ یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کیفیت و مدیریت داده در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر کیفیت داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت داده‌های قابل اتکا در مدل‌های بزرگ
  • 3. چرخه حیات داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. تعریف کیفیت داده و ابعاد آن
  • 5. داده‌های تمیز و آماده‌سازی داده‌ها
  • 6. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و رفع خطاها
  • 7. مدیریت داده‌های از دست رفته
  • 8. شناسایی و رسیدگی به داده‌های پرت
  • 9. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 10. اعتبارسنجی داده‌ها در برابر قوانین و مقررات
  • 11. اهمیت کیفیت داده برای مدل‌های کلان
  • 12. چالش‌های کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 13. منابع داده و اعتبار سنجی اولیه
  • 14. جمع‌آوری داده و ملاحظات کیفیت
  • 15. مستندسازی داده‌ها: راهنمای کیفیت
  • 16. مدیریت فراداده (Metadata) برای کیفیت داده
  • 17. مدیریت کیفیت داده در مراحل مختلف پروژه
  • 18. استراتژی‌های تضمین کیفیت داده
  • 19. ابزارها و تکنیک‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 20. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای کیفیت داده
  • 21. نقش تیم‌های داده در تضمین کیفیت
  • 22. طراحی پایگاه داده برای کیفیت داده
  • 23. مدل‌سازی داده و یکپارچگی داده‌ها
  • 24. مدل‌سازی داده در چارچوب اسلامی
  • 25. کیفیت داده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 26. کیفیت داده در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 27. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) و کیفیت
  • 28. کیفیت داده در سیستم‌های توزیع شده
  • 29. چالش‌های کیفیت داده در داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 30. امنیت داده و حفظ حریم خصوصی
  • 31. ملاحظات شرعی در امنیت داده
  • 32. رمزنگاری داده‌ها و کلیدهای امنیتی
  • 33. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 34. حفظ یکپارچگی داده‌ها در برابر حملات
  • 35. مدیریت ریسک‌های مرتبط با کیفیت داده
  • 36. ارزیابی ریسک و برنامه‌ریزی کاهش آن
  • 37. مدیریت انطباق داده‌ها با قوانین ملی
  • 38. استانداردهای کیفیت داده در صنعت
  • 39. بهترین شیوه‌ها برای مدیریت کیفیت داده
  • 40. مطالعات موردی در کیفیت داده
  • 41. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 42. توسعه فرهنگ کیفیت داده در سازمان
  • 43. آموزش و توانمندسازی تیم‌های داده
  • 44. نقش رهبری در ارتقای کیفیت داده
  • 45. مدل‌های بلوغ کیفیت داده
  • 46. سفر به سوی داده‌های قابل اتکا
  • 47. کیفیت داده برای یادگیری ماشین توضیحی (Explainable ML)
  • 48. تفسیرپذیری مدل‌ها و کیفیت داده
  • 49. کیفیت داده برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 50. کیفیت داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 51. کیفیت داده برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 52. کیفیت داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. کیفیت داده برای تشخیص ناهنجاری
  • 54. کیفیت داده برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 55. کیفیت داده برای یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 56. مدیریت کیفیت داده در مدل‌های تابعی (Functional Models)
  • 57. مدیریت کیفیت داده در مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 58. اهمیت داده‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 59. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 60. حذف سوگیری (Bias) از داده‌ها
  • 61. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جمعیتی
  • 62. کاهش سوگیری‌های تاریخی در داده‌ها
  • 63. سوگیری در الگوریتم‌ها و تأثیر آن
  • 64. تست مدل‌ها برای سوگیری
  • 65. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 66. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 67. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 68. شفافیت در مدل‌ها و داده‌ها
  • 69. حاکمیت داده در سازمان
  • 70. نقش بازرسی و ممیزی داده‌ها
  • 71. مدیریت تغییرات کیفیت داده
  • 72. پایش مستمر کیفیت داده
  • 73. سیستم‌های هشداردهنده کیفیت داده
  • 74. یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت داده
  • 75. استفاده از هوش مصنوعی برای پاکسازی داده
  • 76. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری داده
  • 77. اتوماسیون فرآیندهای کیفیت داده
  • 78. آینده کیفیت داده در یادگیری ماشین
  • 79. روندهای نوظهور در مدیریت داده
  • 80. داده‌های ترکیبی (Synthetic Data) و کیفیت
  • 81. کیفیت داده در عصر محاسبات ابری
  • 82. مدیریت داده‌های توزیع شده و کیفیت
  • 83. استانداردهای جهانی کیفیت داده
  • 84. تأثیر کیفیت داده بر بازگشت سرمایه (ROI)
  • 85. اندازه‌گیری ارزش داده‌های با کیفیت
  • 86. مدیریت دانش داده
  • 87. اشتراک‌گذاری داده‌ها و حفظ کیفیت
  • 88. همکاری بین تیم‌ها برای کیفیت داده
  • 89. نقش جامعه در بهبود کیفیت داده
  • 90. نکات پایانی در مورد کیفیت داده
  • 91. اهمیت مداوم کیفیت داده
  • 92. تعهد به داده‌های قابل اتکا
  • 93. توسعه پایدار با داده‌های با کیفیت
  • 94. کیفیت داده و نوآوری سازمانی
  • 95. مسیر پیش رو برای داده‌های بهتر
  • 96. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
  • 97. خاتمه و جمع‌بندی نهایی

📚 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.