دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در برنامه‌های کاربردی با رویکرد بومی‌سازی و امنیت داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در برنامه‌های کاربردی با رویکرد بومی‌سازی و امنیت داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها در توسعه نرم‌افزار
• 3. بررسی زیرساخت‌های لازم برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط‌های بومی
• 4. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و قابلیت‌های شخصی‌سازی آن‌ها
• 5. اصول مهندسی پرامپت برای تولید محتوای دقیق و کاربردی
• 6. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها جهت افزایش دقت خروجی
• 8. مدیریت و بهینه‌سازی توکن‌ها در ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. پیاده‌سازی پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
• 10. مفهوم بازیابی افزوده تولید (RAG) در بهبود پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 11. تکنیک‌های تعبیه متن و تبدیل داده به بردارهای عددی
• 12. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در برنامه‌های کاربردی
• 13. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 14. راهکارهای بومی‌سازی مدل‌ها جهت حفظ امنیت اطلاعات سازمانی
• 15. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 16. مدیریت خطاهای رایج در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 17. طراحی ساختار پاسخ‌های مدل برای تعامل با سایر اجزای نرم‌افزار
• 18. استفاده از ابزارهای ارکستراسیون برای مدیریت جریان‌های هوش مصنوعی
• 19. فراخوانی توابع و ابزارهای خارجی توسط مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. توسعه رابط کاربری هوشمند با قابلیت تعامل با مدل‌های مولد
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 22. روش‌های استقرار مدل‌های بومی در سرورهای داخلی
• 23. پایش و نظارت بر سلامت و دقت خروجی‌های هوش مصنوعی
• 24. مدیریت نسخه‌بندی در پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 25. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت در برنامه‌های دارای هوش مصنوعی
• 27. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت محتوا
• 28. طراحی تست‌های واحد برای ارزیابی خروجی‌های تولید شده توسط مدل
• 29. مقیاس‌پذیری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های پربازدید
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک برای اجرا در محیط‌های کم‌مصرف
• 31. استفاده از هوش مصنوعی در خودکارسازی فرایندهای تولید نرم‌افزار
• 32. تحلیل و گزارش‌گیری از تعاملات کاربر با هوش مصنوعی
• 33. راهکارهای مقابله با تزریق پرامپت و تهدیدات امنیتی
• 34. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل بر اساس داده‌های اختصاصی
• 35. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبانی هوشمند با رعایت استانداردهای ملی
• 37. نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 38. روش‌های افزایش اعتمادپذیری در خروجی‌های مدل
• 39. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 40. آینده توسعه نرم‌افزار با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد بومی