دوره راهکارهای پیادهسازی و استقرار مدلهای هوش مصنوعی بومی با استفاده از Ollama همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای پیادهسازی و استقرار مدلهای هوش مصنوعی بومی با استفاده از Ollama
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. آشنایی با اکوسیستم مدلهای زبانی بزرگ و مدلهای متنباز
- 3. معرفی و نصب ابزار Ollama در محیطهای عملیاتی
- 4. مدیریت و پیکربندی مدلهای زبانی در سیستمعاملهای مختلف
- 5. بررسی معماری مدلهای Llama و کاربردهای آن
- 6. تحلیل ساختار و توانمندیهای مدل Deepseek در پردازش متن
- 7. آشنایی با مدلهای Mistral و QwQ و ویژگیهای فنی آنها
- 8. ساختار دادهها و توکنبندی در مدلهای زبانی
- 9. آمادهسازی زیرساختهای سختافزاری و بهینهسازی منابع سیستم
- 10. کار با خط فرمان Ollama برای مدیریت مدلها
- 11. ایجاد و مدیریت مدلهای سفارشی با استفاده از Modelfile
- 12. یکپارچهسازی مدلهای هوش مصنوعی با زبانهای برنامهنویسی
- 13. استفاده از API داخلی Ollama برای توسعه نرمافزار
- 14. طراحی و پیادهسازی سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند
- 15. مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدلها
- 16. تکنیکهای بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدلها (RAG)
- 17. اتصال مدلهای هوش مصنوعی به پایگاههای داده محلی
- 18. پیادهسازی واسط کاربری برای تعامل با مدلهای مستقر
- 19. ذخیرهسازی و مدیریت تاریخچه گفتگوها در سیستمهای محلی
- 20. امنیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی و حفاظت از دادهها
- 21. بررسی محدودیتها و چالشهای مدلهای زبانی بزرگ
- 22. استفاده از مدلهای هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی
- 23. بهینهسازی پاسخدهی مدل با استفاده از حافظه کوتاهمدت
- 24. تست و ارزیابی کیفیت خروجی مدلهای هوش مصنوعی
- 25. مقیاسپذیری راهکارهای مبتنی بر Ollama در محیطهای سازمانی
- 26. مانیتورینگ و عیبیابی مدلهای مستقر
- 27. پیادهسازی سیستمهای تحلیل اسناد متنی در شبکه داخلی
- 28. تکنیکهای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت پردازش
- 29. استقرار مدلهای هوش مصنوعی در سرورهای ابری داخلی
- 30. پشتیبانی از چندزبانگی در مدلهای زبانی بزرگ
- 31. ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
- 32. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی بومی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.