دوره جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و تحلیل داده در بستر پلتفرم Mosaic AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و تحلیل داده در بستر پلتفرم Mosaic AI

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری پلتفرم Mosaic AI در پردازش ابری
• 2. آشنایی با اکوسیستم Databricks و زیرساخت‌های داده‌ای
• 3. مدیریت چرخه حیات داده با Unity Catalog
• 4. آماده‌سازی و پاک‌سازی کلان‌داده‌ها با استفاده از Apache Spark
• 5. مبانی یادگیری ماشین در بستر Databricks
• 6. استفاده از MLflow برای مدیریت آزمایش‌های هوش مصنوعی
• 7. کار با نوت‌بوک‌های تعاملی و محیط‌های توسعه در Mosaic AI
• 8. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 9. پیش‌پردازش متون و داده‌های غیرساختاریافته برای مدل‌های زبانی
• 10. استفاده از مدل‌های متن‌باز (Open Source) در پلتفرم Mosaic
• 11. پیاده‌سازی تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 12. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) برای بازیابی اطلاعات
• 13. مفهوم Retrieval-Augmented Generation و کاربردهای آن
• 14. آموزش مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی (Fine-tuning)
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای محیط‌های سازمانی
• 16. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 17. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل‌های امنیتی در Unity Catalog
• 18. استفاده از Feature Store برای یکپارچه‌سازی داده‌های آموزشی
• 19. نظارت بر کارایی مدل‌ها در محیط عملیاتی (Model Monitoring)
• 20. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی با Mosaic AI
• 21. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس (Serving)
• 22. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی با ابزارهای خودکار
• 23. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده (Data Pipelines) برای هوش مصنوعی
• 24. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 25. تکنیک‌های کاهش سوگیری و افزایش دقت در مدل‌ها
• 26. مستندسازی و حاکمیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. بررسی موارد کاربردی هوش مصنوعی در تحلیل‌های مالی و اقتصادی
• 28. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازمانی و گزارش‌گیری
• 29. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای کاربردی
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش در پلتفرم‌های ابری
• 31. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها برای تکرارپذیری
• 32. کار با ابزارهای بصری‌سازی داده در Databricks
• 33. حل چالش‌های داده‌های حجیم در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی
• 35. به‌کارگیری یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی
• 36. ساختاردهی به داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی تخصصی
• 37. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. پشتیبانی از مدل‌های چندرسانه‌ای در Mosaic AI
• 39. استفاده از معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کارآمدسازی مدل‌ها برای تولید
• 41. نظارت بر مصرف منابع در خوشه‌های پردازشی
• 42. مدیریت خطاهای داده در فرایند آموزش مدل
• 43. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پلتفرم Databricks
• 44. توسعه سیستم‌های خبره مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 45. بررسی نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 46. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه در محیط‌های امن
• 47. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوش مصنوعی مولد سازمانی