اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین استقرار و مدیریت هوش مصنوعی مولد با استفاده از پلتفرم H2O.ai در سازمان‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت هوش مصنوعی مولد با استفاده از پلتفرم H2O.ai در سازمان‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در سازمان
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در کسب‌وکار
• 3. آشنایی با پلتفرم H2O.ai و قابلیت‌های آن در استقرار مدل‌ها
• 4. آماده‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای اجرای مدل‌های زبانی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی H2O LLM Studio
• 6. استانداردهای امنیت داده و حریم خصوصی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 7. انتخاب مدل‌های متن‌باز مناسب برای نیازمندی‌های سازمانی
• 8. پیش‌پردازش و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های سازمانی برای آموزش
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های محدود
• 10. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از روش تنظیم دقیق یا Fine-tuning
• 11. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 12. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 13. تکنیک‌های کاهش سوگیری و اطمینان از خروجی‌های اخلاقی
• 14. پیاده‌سازی معماری بازیابی-افزوده یا RAG برای دسترسی به دانش سازمانی
• 15. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه‌های داده و منابع اطلاعاتی داخلی
• 16. مدیریت بردارهای متنی و پایگاه داده‌های برداری در پلتفرم H2O
• 17. استقرار مدل‌های زبانی به صورت سرویس‌های مقیاس‌پذیر
• 18. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
• 19. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 20. تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در استقرار مدل‌ها
• 21. امنیت در تبادل داده با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل
• 22. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 23. تحلیل و گزارش‌گیری هوشمند از داده‌های متنی سازمان
• 24. ایجاد دستیارهای هوشمند مبتنی بر دانش تخصصی سازمانی
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سیستم‌های مدیریت اطلاعات
• 26. تکنیک‌های رفع توهم و افزایش دقت در پاسخ‌دهی مدل
• 27. مدیریت دسترسی و سطوح کاربری در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 28. مستندسازی و گزارش‌دهی فرآیند توسعه مدل‌ها
• 29. بررسی چالش‌های قانونی و انطباق با مقررات داخلی
• 30. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل با استفاده از مهندسی پرامپت
• 31. توسعه محیط‌های آزمایشی برای ارزیابی مدل‌های جدید
• 32. استفاده از مدل‌های زبانی برای تحلیل مستندات فنی و حقوقی
• 33. آموزش تیم‌های داخلی برای کار با ابزارهای هوش مصنوعی
• 34. استراتژی‌های مقیاس‌بندی مدل در شبکه داخلی سازمان
• 35. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 36. مدیریت خطاهای سیستم و نگهداری مدل‌های زبانی
• 37. تأمین پایداری سرویس‌های هوش مصنوعی در بار کاری بالا
• 38. بررسی آینده هوش مصنوعی مولد در چارچوب‌های بومی
• 39. ارائه نمونه‌های موفق استقرار هوش مصنوعی در سازمان‌های پیشرو