اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با استفاده از زیرساخت‌های مایکروسافت و مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد با استفاده از زیرساخت‌های مایکروسافت و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یکپارچه‌سازی داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش مدل‌های زبانی بزرگ در سازمان
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند در بستر زیرساخت‌های مایکروسافت
• 3. آشنایی با مفاهیم LLMOps و چرخه حیات مدل‌های زبانی
• 4. نحوه عملکرد Microsoft Graph API در دسترسی به داده‌های سازمانی
• 5. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های سازمانی با هوش مصنوعی
• 6. مبانی پروتکل MCP برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده
• 7. پیاده‌سازی و پیکربندی SharePoint به عنوان منبع داده برای مدل‌های زبانی
• 8. مدیریت احراز هویت و دسترسی‌های ایمن در Microsoft Graph
• 9. آشنایی با چارچوب LlamaIndex برای مدیریت داده‌های متنی
• 10. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر متن (RAG) در محیط‌های سازمانی
• 11. استفاده از LlamaIndex برای ایندکس‌گذاری محتوای SharePoint
• 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای مدل‌های زبانی در محیط سازمانی
• 13. ساختاردهی به داده‌های غیرساختارمند برای تحلیل هوشمند
• 14. طراحی و توسعه بات‌های سازمانی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 15. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با جریان‌های کاری مایکروسافت
• 16. مبانی مهندسی پرامپت در کاربردهای تجاری
• 17. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در بات‌های مبتنی بر LLM
• 18. ارزیابی دقت و کارایی پاسخ‌های مدل در محیط سازمانی
• 19. روش‌های کاهش توهمات مدل (Hallucination) در داده‌های حساس
• 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های نظارتی بر خروجی‌های هوش مصنوعی
• 21. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند در Azure
• 22. مانیتورینگ و ثبت وقایع در فرآیندهای LLMOps
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 24. تأمین امنیت تبادل داده بین مدل و زیرساخت سازمانی
• 25. راهکارهای ذخیره‌سازی برداری (Vector Databases) در محیط مایکروسافت
• 26. تکنیک‌های Chunking و بازیابی هوشمند اسناد در SharePoint
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی اسناد سازمانی
• 28. خودکارسازی گزارش‌گیری از داده‌های مایکروسافت با هوش مصنوعی
• 29. مدیریت نسخه‌گذاری و استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 30. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوشمند قبل از عرضه نهایی
• 31. بهبود تجربه کاربری در تعامل با بات‌های سازمانی
• 32. آموزش مدل‌های کوچک برای وظایف تخصصی سازمانی
• 33. مطالعه موردی: هوشمندسازی جستجوی سازمانی با RAG
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای سازمانی
• 35. آینده هوش مصنوعی در تحول دیجیتال سازمان‌ها