دوره طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبان بزرگ در پلتفرم Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبان بزرگ در پلتفرم Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ راهکارهای هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. آشنایی با پلتفرم Azure برای هوش مصنوعی
• 4. معماری راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد در Azure
• 5. مفاهیم کلیدی مدل‌های OpenAI GPT
• 6. انتخاب مدل GPT مناسب برای کاربردها
• 7. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبان بزرگ
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های GPT
• 9. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 10. طراحی Prompt برای وظایف مختلف
• 11. کاربرد Prompt Engineering در خلاصه‌سازی
• 12. کاربرد Prompt Engineering در ترجمه
• 13. کاربرد Prompt Engineering در تولید متن
• 14. کاربرد Prompt Engineering در پاسخ به سوالات
• 15. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبان بزرگ
• 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های مولد
• 17. متریک‌های ارزیابی متن تولید شده
• 18. روش‌های ارزیابی دستی و خودکار
• 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Azure
• 20. سرویس‌های Azure برای NLP
• 21. Azure Cognitive Services for Language
• 22. استفاده از Azure OpenAI Service
• 23. راه‌اندازی Azure OpenAI Service
• 24. مدیریت و امنیت در Azure OpenAI Service
• 25. کار با Embeddings در مدل‌های GPT
• 26. کاربرد Embeddings در جستجوی معنایی
• 27. جستجوی معنایی با استفاده از Embeddings
• 28. توسعه برنامه‌های کاربردی با GPT
• 29. یکپارچه‌سازی GPT با اپلیکیشن‌ها
• 30. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 31. طراحی تجربه کاربری (UX) برای ربات‌های گفتگو
• 32. مدیریت مکالمات در ربات‌های گفتگو
• 33. کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب و کار
• 34. اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی مولد
• 35. بهبود خدمات مشتری با هوش مصنوعی مولد
• 36. تولید محتوا برای بازاریابی
• 37. تحلیل داده‌های متنی با هوش مصنوعی مولد
• 38. کاربرد هوش مصنوعی مولد در آموزش
• 39. شخصی‌سازی آموزش با مدل‌های زبان بزرگ
• 40. تولید محتوای آموزشی
• 41. ارزیابی تحصیلی با هوش مصنوعی مولد
• 42. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهداشت و درمان
• 43. کمک به تشخیص پزشکی با هوش مصنوعی مولد
• 44. تحلیل سوابق پزشکی
• 45. تولید گزارش‌های پزشکی
• 46. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت
• 47. بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 48. پیش‌بینی تقاضا
• 49. تولید کدهای برنامه‌نویسی
• 50. امنیت در راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد
• 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 52. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
• 53. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 54. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 55. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. قوانین و مقررات مرتبط با AI
• 57. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 58. اصول فقهی در توسعه AI
• 59. چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
• 60. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 61. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 62. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها
• 63. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی
• 64. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS)
• 65. کانتینرسازی اپلیکیشن‌های AI
• 66. ملاحظات مربوط به مصرف منابع
• 67. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Azure
• 68. نظارت بر مصرف منابع Azure
• 69. راهکارهای کاهش مصرف انرژی
• 70. مقدمه‌ای بر مدل‌های Diffusion
• 71. تولید تصویر با مدل‌های Diffusion
• 72. کاربرد مدل‌های Diffusion در طراحی
• 73. تولید گرافیک با هوش مصنوعی مولد
• 74. مبانی مدل‌های مولد چندوجهی
• 75. کاربرد مدل‌های چندوجهی
• 76. ترکیب متن و تصویر
• 77. تولید ویدئو با هوش مصنوعی مولد
• 78. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
• 79. استفاده از Docker در توسعه AI
• 80. مفاهیم MLOps (Machine Learning Operations)
• 81. پیاده‌سازی MLOps برای مدل‌های مولد
• 82. خودکارسازی فرآیندهای ML
• 83. مانیتورینگ و لاگینگ در Azure
• 84. ابزارهای مانیتورینگ Azure
• 85. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 86. مدیریت دانش در پروژه‌های AI
• 87. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 88. اشتراک‌گذاری دانش بین تیم‌ها
• 89. آینده هوش مصنوعی مولد
• 90. روندهای نوظهور در LLMs
• 91. چالش‌های پیش رو در توسعه AI
• 92. توسعه راه‌حل‌های AI پایدار
• 93. کاربرد AI در تحقق اهداف توسعه پایدار
• 94. ارتباط AI با اقتصاد مقاومتی
• 95. نقش AI در پیشرفت علمی کشور
• 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده