دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی هوش مصنوعی مولد در پلتفرم دیتابریکس (Databricks) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی هوش مصنوعی مولد در پلتفرم دیتابریکس (Databricks)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های ترنسفورمر
• 3. آشنایی با پلتفرم دیتابریکس و اکوسیستم داده‌ای آن
• 4. نقش مدل‌های زبانی در تحول پردازش زبان طبیعی
• 5. مفاهیم پایه در توکن‌سازی و بازنمایی برداری متن
• 6. کاربردهای عملی هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 7. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و مدل‌های اختصاصی
• 8. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در دیتابریکس
• 9. مفهوم یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 10. استانداردهای اخلاقی و ایمنی در توسعه هوش مصنوعی
• 11. مبانی پایگاه‌های داده برداری و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
• 12. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده یا آرای‌جی
• 13. روش‌های برداری‌سازی متن و مدل‌های جایگذاری
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای معنایی در پایگاه داده برداری
• 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 17. معیارهای سنجش کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 18. پایش مدل‌ها در محیط عملیاتی و شناسایی خطاهای خروجی
• 19. استفاده از دیتابریکس مدل‌سروینگ برای استقرار مدل‌ها
• 20. ایمنی و حفاظت از داده‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. مدیریت حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 22. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 23. طراحی الگوهای بهینه برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 24. استفاده از چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی مولد
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌ها با جریان‌های کاری دیتابریکس
• 26. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در محیط دیتابریکس
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اختصاصی
• 28. مدیریت منابع و هزینه‌های محاسباتی در هوش مصنوعی
• 29. بهینه‌سازی حافظه و زمان پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 30. آشنایی با ابزارهای دیتابریکس برای نظارت بر مدل
• 31. خطاهای رایج در مدل‌های زبانی و روش‌های اصلاح آن‌ها
• 32. تکنیک‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 33. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 34. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. آمادگی برای آزمون مهندسی هوش مصنوعی دیتابریکس
• 36. مرور مفاهیم کلیدی و نکات طلایی آزمون
• 37. حل نمونه سوالات استاندارد و تحلیل سناریوهای کاربردی
• 38. استراتژی‌های پاسخ‌دهی به سوالات آزمون دیتابریکس
• 39. مسیر شغلی و مهارت‌های مورد نیاز مهندس هوش مصنوعی
• 40. جمع‌بندی نهایی و نکات کلیدی برای پیاده‌سازی پروژه‌ها