اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت چرخه حیات LLMs: از توسعه تا تولید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت چرخه حیات LLMs: از توسعه تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: استقرار (Deployment) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLMs
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش LLMs
• 5. جمع‌آوری و پاکسازی مجموعه داده‌های متنی
• 6. مفاهیم کلیدی در آموزش LLMs
• 7. روش‌های آموزش اولیه LLMs
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLMs
• 9. ارزیابی عملکرد LLMs
• 10. معیارهای ارزیابی برای وظایف زبانی
• 11. آموزش مدل‌های زبان کوچک (SLMs)
• 12. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 13. تولید متن با LLMs
• 14. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 15. ترجمه ماشینی با LLMs
• 16. پاسخ به پرسش با LLMs
• 17. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLMs
• 18. تحلیل احساسات با LLMs
• 19. مدل‌سازی موضوعی با LLMs
• 20. تولید کد با LLMs
• 21. مدیریت چرخه حیات LLMs
• 22. مراحل توسعه LLMs
• 23. انتخاب معماری مناسب برای LLMs
• 24. تنظیم هایپرپارامترها در آموزش LLMs
• 25. استفاده از کتابخانه‌های رایج برای LLMs
• 26. PyTorch و TensorFlow برای LLMs
• 27. Hugging Face Transformers
• 28. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 29. مفاهیم واژگان و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 30. Word2Vec و GloVe
• 31. جاسازی‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT Embeddings)
• 32. مدل‌های زبانی تولیدی
• 33. GPT-3 و مدل‌های مشابه
• 34. LLaMA و خانواده آن
• 35. مدل‌های متن به تصویر (Text-to-Image Models)
• 36. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
• 37. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 38. کاهش سوگیری در LLMs
• 39. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 40. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 41. استقرار (Deployment) LLMs
• 42. زیرساخت‌های مورد نیاز برای استقرار
• 43. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 44. روش‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 45. کاهش ابعاد مدل (Model Pruning)
• 46. تکنیک‌های استنتاج سریع (Fast Inference)
• 47. مدیریت نسخه LLMs
• 48. ردیابی و مستندسازی نسخه‌ها
• 49. کنترل دسترسی و مجوزها
• 50. پایش (Monitoring) عملکرد LLMs پس از استقرار
• 51. شناسایی افت عملکرد و انحراف
• 52. بازخورد از کاربران و جمع‌آوری داده‌های جدید
• 53. بازآموزی (Retraining) و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 54. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل
• 55. مدیریت دانش در طول چرخه حیات
• 56. مستندسازی فنی و راهنماها
• 57. آموزش کاربران نهایی LLMs
• 58. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs در ایران
• 59. چارچوب‌های قانونی برای محتوای دیجیتال
• 60. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMs
• 61. تطابق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 62. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 63. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLMs
• 64. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌های LLMs
• 65. مدیریت منابع در پروژه‌های LLMs
• 66. ارتباطات در تیم‌های توسعه LLMs
• 67. مستندسازی نیازمندی‌ها و اهداف پروژه
• 68. تعریف معیارهای موفقیت پروژه
• 69. تست و اعتبارسنجی LLMs
• 70. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
• 71. تست کارایی و تست بار
• 72. تست امنیت LLMs
• 73. مدیریت خطا و استثناها
• 74. طراحی رابط کاربری (UI/UX) برای برنامه‌های LLM
• 75. تجربه کاربری در تعامل با LLMs
• 76. بهینه‌سازی تجربه کاربری
• 77. قابلیت دسترسی (Accessibility) در برنامه‌های LLM
• 78. استفاده از LLMs در صنایع مختلف
• 79. LLMs در آموزش و پژوهش
• 80. LLMs در خدمات مشتری و پشتیبانی
• 81. LLMs در تولید محتوا و رسانه
• 82. LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 83. LLMs در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 84. LLMs در حوزه مالی و بانکی (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 85. کاربردهای نوآورانه LLMs
• 86. چالش‌های پیش رو در توسعه LLMs
• 87. آخرین روندها و پیشرفت‌ها در LLMs
• 88. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 89. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence Models)
• 90. مدل‌های مولد متخاصم (GANs) برای تولید متن
• 91. یادگیری تقویتی برای تنظیم LLMs
• 92. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning)
• 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 94. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 95. LLMs برای زبان فارسی
• 96. چالش‌های پردازش زبان فارسی با LLMs
• 97. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش LLMs
• 98. ارزیابی LLMs برای زبان فارسی
• 99. آینده LLMs
• 100. اثرات اجتماعی و اقتصادی LLMs