در عصر حاضر که هوش مصنوعی با سرعت نور در حال پیشرفت است، به ویژه در زمینه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد، نیاز به متخصصانی که بتوانند این مدل‌ها را به طور کارآمد و ایمن در محیط‌های عملیاتی پیاده‌سازی، مدیریت و نگهداری کنند، بیش از پیش احساس می‌شود. دوره مسترکلاس LLMOps، هوش مصنوعی مولد، MLOps و AIOps با تمرکز بر آخرین روندها و بهترین شیوه‌های سال 2025، پاسخی جامع به این نیاز حیاتی است. این دوره به شما کمک می‌کند تا فاصله بین توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و عملیاتی کردن آن‌ها را پر کنید.

این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و نیاز به دانلود ندارد. این روش دسترسی آسان و مطمئن به محتوای آموزشی را تضمین می‌کند و شما می‌توانید در هر زمان و مکانی بدون نگرانی از سرعت اینترنت، به مطالب دوره دسترسی داشته باشید.

هوش مصنوعی مولد، با قابلیت‌های بی‌نظیر خود در تولید متن، تصویر، کد و بسیاری موارد دیگر، انقلابی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. اما توسعه این مدل‌ها تنها نیمی از مسیر است. چالش اصلی، عملیاتی کردن (Operations) این مدل‌ها در مقیاس بزرگ، اطمینان از عملکرد پایدار، امنیت داده‌ها، و مدیریت هزینه‌هاست.

• LLMOps: شاخه‌ای تخصصی از MLOps است که به چالش‌ها و نیازهای منحصر به فرد استقرار، مدیریت و نظارت بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) می‌پردازد. این شامل مدیریت داده‌های آموزشی، ورژن‌بندی مدل، استقرار بهینه و مانیتورینگ عملکرد در زمان واقعی است.
• MLOps: مجموعه‌ای از شیوه‌ها است که هدف آن خودکارسازی و بهبود فرایندهای توسعه، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید است. این رویکرد به تیم‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های ML را با سرعت و اطمینان بیشتری به کاربران نهایی برسانند.
• AIOps: به معنای استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی عملیات فناوری اطلاعات (IT Operations) است. AIOps با تحلیل داده‌های بزرگ عملیاتی، ناهنجاری‌ها را تشخیص داده، ریشه‌یابی مشکلات را تسریع کرده و حتی به صورت خودکار به آن‌ها پاسخ می‌دهد. در زمینه هوش مصنوعی مولد، AIOps می‌تواند به بهینه‌سازی منابع، پیش‌بینی خرابی‌ها و افزایش پایداری سیستم‌ها کمک شایانی کند.

این دوره به شما امکان می‌دهد تا با تسلط بر این سه ستون اصلی، به یک متخصص تمام‌عیار در زمینه عملیات هوش مصنوعی مولد تبدیل شوید.

این مسترکلاس جامع شما را با تمام جنبه‌های لازم برای موفقیت در حوزه LLMOps، MLOps و AIOps آشنا می‌کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• اصول LLMOps را درک کنید: از مدیریت چرخه حیات مدل‌های زبان بزرگ گرفته تا استقرار، نظارت و به‌روزرسانی آن‌ها در محیط‌های عملیاتی.
• مدل‌های هوش مصنوعی مولد را پیاده‌سازی و مدیریت کنید: یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های قدرتمند مانند GPT، BERT و Llama را در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی و مدیریت کنید.
• پایپ‌لاین‌های MLOps را برای هوش مصنوعی مولد بسازید: با استفاده از ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته، فرایندهای خودکار برای آموزش، اعتبارسنجی و استقرار مدل‌ها را طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• از AIOps برای بهبود عملکرد استفاده کنید: نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت پیشگیرانه، شناسایی ناهنجاری‌ها و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی را فرا بگیرید.
• با ابزارهای کلیدی کار کنید: تجربه عملی با ابزارهایی مانند Hugging Face Transformers، MLflow، Docker، Kubernetes، Prometheus و Grafana کسب خواهید کرد.
• چالش‌های امنیتی و اخلاقی را مدیریت کنید: با بهترین شیوه‌ها برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها، امنیت مدل‌ها و ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.
• پروژه‌های عملی را پیاده‌سازی کنید: از طریق تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی، دانش تئوری خود را به مهارت‌های عملی تبدیل خواهید کرد.

شرکت در دوره مسترکلاس LLMOps، هوش مصنوعی مولد، MLOps و AIOps مزایای متعددی برای مسیر شغلی و دانش تخصصی شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش مهارت‌های تخصصی: تسلط بر یکی از داغ‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری در سال‌های اخیر.
• آمادگی برای بازار کار: کسب مهارت‌های عملی که شما را برای نقش‌های کلیدی در شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی آماده می‌کند.
• تجربه عملی: آموزش از طریق پروژه‌های واقعی و مثال‌های کاربردی که به شما امکان می‌دهد دانش خود را بلافاصله به کار ببرید.
• به‌روز بودن با آخرین فناوری‌ها: محتوای دوره با آخرین پیشرفت‌ها و روندهای سال 2025 همگام‌سازی شده است.
• درک جامع: دیدی کامل و یکپارچه از چرخه حیات هوش مصنوعی، از توسعه تا عملیات و نگهداری.
• دسترسی آسان و پایدار: محتوا روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و بدون نیاز به اینترنت پرسرعت قابل استفاده است.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، توصیه می‌شود که شرکت‌کنندگان دارای پیش‌زمینه‌های زیر باشند:

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: دانش پایه و متوسط در زبان برنامه‌نویسی پایتون الزامی است.
• مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: درک کلی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد.
• آشنایی با محیط‌های ابری (اختیاری): تجربه کار با پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure یا GCP یک مزیت محسوب می‌شود، اما ضروری نیست.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، تمایل به یادگیری عمیق در زمینه عملیات هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ.

این دوره شامل ماژول‌های جامع و کاربردی زیر است:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر LLMOps، MLOps و AIOps و هوش مصنوعی مولد
  • تعاریف و تمایزات LLMOps، MLOps و AIOps
  • معرفی عمیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و تاریخچه آن‌ها
  • بررسی کاربردها و پتانسیل‌های هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
  • چالش‌های عملیاتی کردن مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• ماژول ۲: استقرار و مدیریت LLMs در محیط تولید
  • انتخاب پلتفرم‌های مناسب برای استقرار (ابر، On-premise، ترکیبی)
  • استفاده از Docker و Kubernetes برای کانتینرسازی و ارکستراسیون مدل‌ها
  • معرفی سرویس‌های AI as a Service (AIaaS) و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار (A/B Testing، Canary Deployment، Blue/Green)
  • مثال عملی: استقرار یک LLM با استفاده از Hugging Face و FastAPI
• ماژول ۳: نظارت و نگهداری مدل‌های LLM
  • معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs) برای LLMs (دقت، تاخیر، هزینه)
  • مانیتورینگ بلادرنگ با Prometheus و Grafana
  • مدیریت داده‌های ورودی و خروجی مدل و شناسایی Model Drift و Data Drift
  • سیستم‌های هشداردهی و پروتکل‌های پاسخ به حوادث
  • استراتژی‌های بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• ماژول ۴: مهندسی پرامپت پیشرفته و بهینه‌سازی LLMs
  • تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت (Few-shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought)
  • فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) و LoRA برای تطبیق مدل با داده‌های خاص
  • استراتژی‌های بهینه‌سازی برای کاهش مصرف منابع و افزایش سرعت پاسخ‌دهی
  • معرفی فریمورک‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex برای ساخت برنامه‌های LLM
• ماژول ۵: امنیت و حریم خصوصی در LLMOps
  • چالش‌های امنیتی منحصر به فرد LLMs (حملات تزریق پرامپت، نشت داده)
  • مبانی امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • کنترل دسترسی و مدیریت هویت برای مدل‌ها و داده‌ها
  • پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی در پایپ‌لاین‌های LLMOps
  • ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار هوش مصنوعی مولد
• ماژول ۶: ادغام MLOps و AIOps در اکوسیستم LLMOps
  • خودکارسازی چرخه حیات مدل با ابزارهای MLOps مانند MLflow و Kubeflow
  • استفاده از AIOps برای پیش‌بینی مشکلات، بهینه‌سازی منابع و مدیریت رویدادها
  • مثال‌های عملی از کاربرد AIOps در محیط‌های LLM (مانیتورینگ ناهنجاری‌ها، پیش‌بینی بار کاری)
  • ساخت داشبوردهای جامع برای نظارت بر سلامت سیستم‌های هوش مصنوعی
• ماژول ۷: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • پیاده‌سازی یک پروژه جامع LLMOps از ابتدا تا انتها
  • بررسی مطالعات موردی واقعی از شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی مولد
  • بحث در مورد بهترین شیوه‌ها و روندهای آینده در LLMOps
  • نکات حرفه‌ای برای مشاغل در حوزه عملیات هوش مصنوعی

این دوره مسترکلاس فرصتی بی‌نظیر برای تبدیل شدن به یک متخصص برجسته در عرصه هوش مصنوعی است. با توجه به اهمیت روزافزون LLMOps و تقاضای بالای بازار برای این تخصص، سرمایه‌گذاری بر روی این دانش، مسیر شغلی شما را به طور چشمگیری متحول خواهد کرد. تمامی محتوای دوره به صورت آماده بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود تا شما بتوانید بدون دغدغه سرعت اینترنت یا مشکلات دانلود، به سرعت یادگیری خود را آغاز کنید. این دوره کلید ورود شما به دنیای عملیات پیشرفته هوش مصنوعی است.