دوره ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولتی‌مودال با استفاده از LlamaIndex، NVIDIA NIM و پایگاه دادهٔ Milvus همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولتی‌مودال با استفاده از LlamaIndex، NVIDIA NIM و پایگاه دادهٔ Milvus

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعهٔ نرم‌افزارهای پیشرفته

موضوع میانی: معماری و توسعهٔ سیستم‌های هوش مصنوعی مولتی‌مودال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولتی‌مودال
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های مولتی‌مودال
• 3. مبانی بینایی ماشین برای مدل‌های مولتی‌مودال
• 4. معماری مدل‌های مولتی‌مودال
• 5. چارچوب‌های توسعهٔ هوش مصنوعی مولتی‌مودال
• 6. معرفی LlamaIndex برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی
• 7. ساخت یک پایگاه دانش با LlamaIndex
• 8. شاخص‌گذاری داده‌های متنی با LlamaIndex
• 9. شاخص‌گذاری داده‌های تصویری با LlamaIndex
• 10. شاخص‌گذاری داده‌های صوتی با LlamaIndex
• 11. ادغام داده‌های متنی و تصویری در LlamaIndex
• 12. بازیابی اطلاعات از پایگاه دانش مولتی‌مودال
• 13. تنظیمات پیشرفتهٔ بازیابی در LlamaIndex
• 14. مقدمه‌ای بر NVIDIA NIM
• 15. قابلیت‌های NVIDIA NIM برای استقرار مدل‌ها
• 16. استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با NVIDIA NIM
• 17. استقرار مدل‌های پردازش تصویر با NVIDIA NIM
• 18. استقرار مدل‌های پردازش صوت با NVIDIA NIM
• 19. استقرار مدل‌های مولتی‌مودال با NVIDIA NIM
• 20. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در NVIDIA NIM
• 21. معرفی پایگاه دادهٔ Milvus
• 22. معماری پایگاه دادهٔ Milvus
• 23. نصب و پیکربندی Milvus
• 24. ذخیره‌سازی داده‌های برداری در Milvus
• 25. شاخص‌گذاری داده‌های برداری در Milvus
• 26. جستجوی شباهت در Milvus
• 27. جستجوی شباهت مولتی‌مودال در Milvus
• 28. تنظیمات پیشرفتهٔ Milvus
• 29. یکپارچه‌سازی LlamaIndex با Milvus
• 30. ساخت برنامهٔ RAG مولتی‌مودال با LlamaIndex و Milvus
• 31. مراحل توسعهٔ برنامهٔ RAG مولتی‌مودال
• 32. تجزیه و تحلیل نیازمندی‌های برنامه
• 33. طراحی معماری برنامهٔ RAG مولتی‌مودال
• 34. انتخاب مدل‌های مناسب برای برنامه
• 35. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 36. ایجاد پایگاه دانش مولتی‌مودال
• 37. شاخص‌گذاری داده‌ها در Milvus
• 38. تنظیمات بازیابی اطلاعات در LlamaIndex
• 39. ادغام LlamaIndex با NVIDIA NIM
• 40. استقرار مدل‌های LLM با NVIDIA NIM
• 41. استقرار مدل‌های پردازش تصویر با NVIDIA NIM
• 42. استقرار مدل‌های پردازش صوت با NVIDIA NIM
• 43. اتصال اجزای مختلف برنامه
• 44. توسعهٔ منطق برنامهٔ اصلی
• 45. پیاده‌سازی رابط کاربری برنامه
• 46. آزمون و ارزیابی برنامه
• 47. بهینه‌سازی عملکرد برنامه
• 48. مقیاس‌پذیری برنامه
• 49. امنیت برنامه
• 50. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی مولتی‌مودال
• 51. مدیریت خطا و استثنا در برنامه
• 52. مستندسازی برنامه
• 53. مقدمه‌ای بر معماری LLM App Development 5.0
• 54. اصول توسعهٔ برنامه‌های LLM
• 55. استفاده از ابزارهای توسعهٔ LLM
• 56. طراحی تعاملات کاربر با LLM
• 57. مدیریت وضعیت در برنامه‌های LLM
• 58. بازیابی اطلاعات در برنامه‌های LLM
• 59. تکنیک‌های پیشرفتهٔ بازیابی
• 60. استفاده از پایگاه‌های دانش برداری
• 61. یکپارچه‌سازی با مدل‌های مولتی‌مودال
• 62. بهینه‌سازی پاسخ‌های LLM
• 63. ارزیابی و سنجش عملکرد LLM
• 64. ملاحظات امنیتی در برنامه‌های LLM
• 65. مقدمه‌ای بر توسعهٔ دستیارهای هوش مصنوعی
• 66. شناخت انواع دستیارهای هوش مصنوعی
• 67. مراحل ساخت یک دستیار هوش مصنوعی
• 68. طراحی شخصیت دستیار هوش مصنوعی
• 69. مدیریت مکالمات در دستیارهای هوش مصنوعی
• 70. فهم قصد کاربر
• 71. پاسخ‌دهی مناسب به کاربر
• 72. یادگیری از تعاملات کاربر
• 73. شخصی‌سازی تجربهٔ کاربر
• 74. ارزیابی اثربخشی دستیار هوش مصنوعی
• 75. بهبود مستمر دستیار هوش مصنوعی
• 76. کاربرد دستیارهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولتی‌مودال پیشرفته
• 78. معماری‌های جدید در مدل‌های مولتی‌مودال
• 79. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در درک تصویر و متن
• 80. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در تولید محتوا
• 81. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در خلاصه‌سازی
• 82. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در ترجمه
• 83. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در پاسخ به سوالات
• 84. چالش‌ها و آیندهٔ مدل‌های مولتی‌مودال
• 85. ملاحظات مربوط به داده‌های مولتی‌مودال
• 86. اخلاق در مدل‌های مولتی‌مودال
• 87. ارزیابی مدل‌های مولتی‌مودال
• 88. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعهٔ نرم‌افزار پیشرفته
• 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 90. مدیریت پروژه در توسعهٔ نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
• 91. تست و تضمین کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 92. استقرار و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 93. ملاحظات مربوط به زیرساخت‌های ابری
• 94. پایش و مدیریت عملکرد سیستم‌ها
• 95. امنیت در چرخهٔ عمر توسعهٔ نرم‌افزار
• 96. روش‌های چابک در توسعهٔ نرم‌افزار
• 97. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفتهٔ یادگیری ماشین
• 98. یادگیری عمیق در سیستم‌های مولتی‌مودال
• 99. شبکه‌های عصبی کانولوشنال و بازگشتی
• 100. ترنسفورمرها و معماری‌های مبتنی بر توجه