اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدل‌های زبانی (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و چرخه حیات توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. شناخت تفاوت‌های مهندسی نرم‌افزار سنتی و مهندسی یادگیری ماشین
• 3. معماری سیستم‌های عملیاتی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 4. مدیریت و نسخه‌گذاری داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش خط لوله داده‌کاوی
• 6. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای محیط عملیاتی
• 7. مبانی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و داخلی
• 8. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 9. روش‌های بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا
• 10. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر اساس داده‌های بومی
• 11. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی و پردازشگرهای گرافیکی
• 12. خودکارسازی خط لوله‌های آموزش و استقرار مداوم
• 13. نظارت و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 14. شناسایی و مدیریت پدیده رانش داده و رانش مدل
• 15. استراتژی‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی و مقابله با حملات خصمانه
• 17. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های زیرساختی
• 19. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرها
• 20. مدیریت نسخه‌ها و ثبت وقایع در فرآیندهای یادگیری ماشین
• 21. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین حاکم بر هوش مصنوعی
• 22. استفاده از ابزارهای متن‌باز در مدیریت چرخه حیات مدل
• 23. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. تکنیک‌های استنتاج سریع در مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. مدیریت حافظه و کش در سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده برداری
• 27. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای مدل‌های زبانی
• 28. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی و معیارهای سنجش
• 29. مدیریت خطاهای مدل و مکانیسم‌های بازگشت به حالت امن
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. راهکارهای نگهداشت و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
• 32. نقش تیم‌های عملیاتی و توسعه‌دهندگان در چرخه عمر هوش مصنوعی
• 33. مطالعه موردی استقرار یک سامانه هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
• 34. توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی با رویکرد بومی و خودکفا
• 35. مدیریت چرخه‌های بازخورد کاربر در بهبود مدل‌ها
• 36. آینده عملیات هوش مصنوعی و فناوری‌های نوظهور سازگار با نظام