دوره آموزشی آماده‌سازی داده، مهندسی ویژگی و افزایش داده برای مدل‌های هوش مصنوعی

اگه دنبال اینی که بدونی چطوری واقعاً یه سیستم هوش مصنوعی قوی و قابل اجرا در محیط واقعی بسازی، این دوره‌ی پیشرفته بهت کمک می‌کنه. استاد «دن سالیوان» که متخصص فضای ابری گوگل و نویسنده معتبر در حوزه داده‌ست، تو این دوره به عمق مهندسی داده برای هوش مصنوعی می‌ره.

یاد می‌گیری چطوری داده‌ها رو آماده‌سازی کنی، چه ساختارمند باشن (مثل جدول‌های دیتابیس) چه بدون ساختار (مثل متن یا ویدیو). چیزایی مثل بررسی کیفیت داده، تبدیلشون به بردار، استفاده از کدگذاری‌های مختلف و همه فرآیندهایی که لازمن تا یه سیستم هوش مصنوعی واقعاً خوب و دقیق کار کنه.

از اون مهم‌تر، یاد می‌گیری چطوری با تکنیک‌هایی مثل استخراج دانش، گراف‌های دانش، دسته‌بندی مفهومی (taxonomy) و حتی داده‌سازی مصنوعی، به هوش مصنوعی‌ات "فهم" و "استدلال" اضافه کنی.

در بخش دیگه‌ای از دوره هم بهت نشون می‌ده چطوری کیفیت داده‌ها و مدل‌هات رو مانیتور کنی، از فریم‌ورک‌های اعتبارسنجی خودکار استفاده کنی و با متادیتاها کار کنی. خلاصه، همه چی برای اینکه یه سیستم هوش مصنوعی واقعی و قابل اتکا بسازی.

🎯 اهداف یادگیری:
آمادگی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته برای استفاده در مدل‌های مولد (Generative AI).
آشنایی با تکنیک‌های تقویتی داده مثل:
RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی)
داده‌سازی مصنوعی
تغییر متن (Text Perturbation)
غنی‌سازی با دانش
تبدیل داده‌های متنی، تصویری یا ویدیویی به بردارهای عددی برای جستجوی معنایی (Semantic Search).
ارزیابی کیفیت داده‌ها و پیاده‌سازی ابزارهایی برای بررسی دقت و عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی.