آموزش دوره جامع برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Annotation) و یادگیری ماشین ۲۰۲۶ - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• مقدمه Introduction

• چرا برچسب‌گذاری داده‌ها در AI/ML اهمیت دارد Why Data Annotation Matters in AI/ML

• نقش برچسب‌زن‌ها در خط لوله یادگیری ماشین Role of Data Annotators in Machine Learning Pipelines

انواع برچسب‌گذاری داده‌ها و تمرینات عملی Data Annotation Types and Hands On Practice

• انواع داده‌ها Data Types

• ابزارها و پلتفرم‌های برچسب‌گذاری Annotation Tools & Platforms

• راه اندازی ابزارهای برچسب‌گذاری Annotation Tools Setup

• پروژه عملی (برچسب‌گذاری تصویر) Hands On Project (Image Annotation)

• تمرین برچسب‌گذاری تصویر Image Annotation Assignment

کنترل و بررسی کیفیت داده‌ها Data Quality Control/Check

• درک معیارهای کیفیت Understanding The Quality Metrics

• بررسی کیفیت به صورت عملی Hands On Quality Check

• کنترل کیفیت Quality Check

مبانی یادگیری ماشین Machine Learning Fundamentals

• مبانی یادگیری ماشین Fundamentals of Machine Learning

• گردش کار ML (داده ← آموزش ← ارزیابی ← استقرار) The ML Workflow (Data → Training → Evaluation → Deployment)

• طبقه‌بندی تصاویر (Teachable Machine) Image Classification (Teachable Machine)

• مینی پروژه عملی Hands On Mini Project

پروژه نهایی یادگیری ماشین Final Machine Learning Project

• هدف پروژه Project Objective

• آماده‌سازی داده‌های برچسب‌زده برای آموزش Preparing Annotated Data for Training

• آموزش مجموعه داده (Dataset Training) Dataset Training

• ارزیابی مدل (دقت، صحت، فراخوانی و F1) Evaluating the Model (Accuracy, Precision, Recall,F1)

• مبانی استقرار مدل Model Deployment Basics

جمع‌بندی دوره Course Wrap Up

• پیام نهایی و جمع‌بندی دوره Course Wrap Up Message