اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با رویکرد بومی‌سازی و بهره‌وری سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با رویکرد بومی‌سازی و بهره‌وری سازمانی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مدل‌های هوش مصنوعی مولد و کاربردهای سازمانی
• 3. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای پردازش هوش مصنوعی
• 4. مبانی مدل‌های ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 5. آموزش پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های اختصاصی
• 6. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی فارسی
• 7. انتخاب مدل‌های پایه و بررسی قابلیت‌های متن‌باز
• 8. اصول مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌ها
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت در سناریوهای سازمانی
• 10. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در اتوماسیون اداری
• 11. پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 12. مفهوم تولید متن با بازیابی افزوده یا همان RAG
• 13. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده داخلی
• 14. تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی روی داده‌های تخصصی
• 15. مدیریت منابع محاسباتی در فرآیند آموزش مدل‌ها
• 16. ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. شناسایی و کاهش سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
• 18. امنیت در تبادل داده با مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. حفاظت از حریم خصوصی و داده‌های حساس سازمانی
• 20. راهکارهای میزبانی محلی مدل‌ها برای حفظ امنیت اطلاعات
• 21. به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل اسناد متنی
• 22. هوش مصنوعی در پشتیبانی هوشمند و پاسخگویی به مراجعین
• 23. طراحی رابط کاربری برای تعامل با دستیارهای هوشمند
• 24. استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوای آموزشی و تخصصی
• 25. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ
• 27. تجزیه و تحلیل خطاها و بهبود مستمر مدل‌های مستقر شده
• 28. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی با تأکید بر ارزش‌های اسلامی
• 30. قوانین و مقررات ملی در حوزه هوش مصنوعی و داده‌ها
• 31. بررسی الگوهای موفق بومی‌سازی هوش مصنوعی در ایران
• 32. شناسایی نیازمندی‌های سازمانی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 33. مدیریت پروژه و تیم‌های توسعه هوش مصنوعی
• 34. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 36. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت صنایع و علوم داخلی
• 37. تلفیق هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت دانش سازمانی
• 38. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 39. حل چالش‌های فنی در محیط‌های شبکه داخلی
• 40. ارائه راهکارهای نهایی برای پیاده‌سازی عملیاتی در سازمان‌ها