دوره راهنمای جامع شخصی‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی در بستر ابری (Amazon SageMaker) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع شخصی‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی در بستر ابری (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش آن در پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با اکوسیستم آمازون سیج‌میکر برای یادگیری ماشین
• 4. مدیریت زیرساخت‌های ابری در سامانه آمازون سیج‌میکر
• 5. مروری بر قابلیت‌های سامانه جامپ‌استارت در سیج‌میکر
• 6. روش‌های انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده برای پروژه‌های کاربردی
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 8. استانداردهای پاک‌سازی و استانداردسازی متون فارسی و انگلیسی
• 9. روش‌های توکنایز کردن و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
• 10. مفاهیم پایه در تنظیم دقیق مدل‌ها یا فاین‌تیونینگ
• 11. بررسی راهکارهای تنظیم دقیق کارآمد با بهره‌گیری از منابع ابری
• 12. استفاده از روش‌های یادگیری با نظارت برای شخصی‌سازی مدل
• 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل با استفاده از دستورالعمل‌های خاص
• 14. آشنایی با روش تنظیم دقیق با پارامترهای کم‌حجم یا لورا
• 15. تکنیک‌های افزایش دقت مدل برای حوزه‌های تخصصی و علمی
• 16. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در طول فرآیند آموزش
• 17. بررسی معیارهای ارزیابی کیفی مدل‌های زبانی
• 18. روش‌های ارزیابی کمی و استفاده از بنچ‌مارک‌های استاندارد
• 19. ارزیابی مدل با استفاده از داده‌های تست و اعتبارسنجی
• 20. تکنیک‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 21. روش‌های تحلیل خطاهای رایج در خروجی‌های مدل
• 22. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 23. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 24. مدیریت نقاط پایانی برای سرویس‌دهی مدل‌های زبانی
• 25. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس در ابر
• 26. رعایت اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
• 27. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و پایش خطاها
• 28. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 29. بهبود مستمر مدل بر اساس بازخوردهای کاربران
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سامانه‌های نرم‌افزاری داخلی
• 31. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. بررسی مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای کاربردهای با ترافیک بالا
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای آموزشی علمی
• 34. شخصی‌سازی مدل برای دستیارهای هوشمند سازمانی
• 35. روش‌های مستندسازی فرآیند توسعه مدل‌های زبانی
• 36. راهکارهای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 37. آینده مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در صنایع بومی
• 38. ارائه گزارش نهایی و تحلیل نتایج عملکرد مدل
• 39. شبیه‌سازی سناریوهای کاربردی در محیط ابری
• 40. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در توسعه مدل‌های بومی ایرانی