دوره راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد در بستر دیتابریکس (Databricks) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد در بستر دیتابریکس (Databricks)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و اکوسیستم دیتابریکس
• 2. معماری پلتفرم دیتابریکس برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با محیط کاری و نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 4. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 5. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از دلتا لیک
• 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی در مقیاس بزرگ با اسپارک
• 7. استفاده از کتابخانه هاکینگ فیس در محیط دیتابریکس
• 8. انتخاب و ارزیابی مدل‌های زبانی متن‌باز
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد مدل
• 10. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کارهای خاص
• 11. آشنایی با دیتابریکس مدل سرونیگ برای استقرار سریع
• 12. مبانی تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 13. مدیریت چرخه‌حیات مدل با استفاده از ام‌ال‌فلو
• 14. ایجاد سیستم‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده
• 15. بهینه‌سازی بردارها و پایگاه‌داده‌های برداری در دیتابریکس
• 16. استفاده از ابزارهای جستجوی معنایی در مدل‌های زبانی
• 17. نظارت بر عملکرد مدل‌های مولد در محیط عملیاتی
• 18. بررسی چالش‌های دقت و توهم در خروجی مدل‌ها
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی و امنیت داده‌ها
• 20. حفاظت از حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 21. مدیریت منابع محاسباتی و هزینه‌ها در کلاسترها
• 22. استفاده از مدل‌های سبک برای کاهش بار پردازشی
• 23. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با خط لوله‌های داده
• 25. ارزیابی کیفی و کمی پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 26. روش‌های بهینه‌سازی استنتاج برای محیط‌های ابری
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های بومی
• 31. آینده هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکارهای ایرانی
• 32. راهکارهای مقیاس‌پذیری برای مدل‌های بزرگ در دیتابریکس
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 34. بهترین شیوه‌ها برای نگهداری و بروزرسانی مدل‌ها
• 35. استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها