دوره راهکارهای عملی طراحی، تحلیل و بهینه‌سازی جریان‌های کاری هوشمند با مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی طراحی، تحلیل و بهینه‌سازی جریان‌های کاری هوشمند با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه سامانه‌های هوشمند
• 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای فنی و عملیاتی
• 4. روش‌های تعامل با مدل از طریق مهندسی دستور (Prompt Engineering)
• 5. تکنیک‌های پیشرفته طراحی دستور برای پاسخ‌های دقیق
• 6. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در جریان‌های کاری
• 7. آشنایی با معماری بازیابی دانش افزوده (RAG)
• 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای سیستم‌های هوشمند
• 9. روش‌های قطعه‌بندی متون (Chunking Strategies) برای بهبود بازیابی
• 10. پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases)
• 11. تحلیل و بهینه‌سازی فرآیند بازیابی اطلاعات
• 12. تکنیک‌های رتبه‌بندی مجدد (Reranking) در سامانه‌های مبتنی بر دانش
• 13. استفاده از چارچوب‌های توسعه جریان‌کاری (Frameworks)
• 14. طراحی زنجیره‌های منطقی (Chaining) در مدل‌های زبانی
• 15. مدیریت وضعیت و جریان داده در سامانه‌های پیچیده
• 16. ارزیابی کیفی پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 17. روش‌های کمی‌سنجی و معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی
• 18. شناسایی و تحلیل خطاهای رایج در مدل‌های زبانی
• 19. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌ها
• 20. استفاده از عوامل هوشمند (Agents) برای انجام وظایف خودکار
• 21. طراحی ابزارهای جانبی برای تعامل مدل با سیستم‌های خارجی
• 22. پیاده‌سازی مکانیسم‌های نظارتی و کنترل کیفیت
• 23. بهینه‌سازی نرخ پاسخ و کاهش تأخیر در سامانه‌ها
• 24. مدیریت هزینه‌های پردازشی و بهینه‌سازی مصرف توکن
• 25. روش‌های پیش‌بینی و تحلیل عملکرد مدل در مقیاس بالا
• 26. امنیت در سامانه‌های هوشمند و پیشگیری از تزریق دستور
• 27. حفاظت از داده‌های حساس در جریان‌های کاری
• 28. رعایت حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 29. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوشمند پیش از استقرار
• 30. استراتژی‌های بازنگری و بهبود مستمر جریان‌های کاری
• 31. به‌کارگیری یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در بومی‌سازی
• 32. مستندسازی جریان‌های کاری و مدیریت نسخه‌ها
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با زیرساخت‌های نرم‌افزاری داخلی
• 34. مدیریت استثناها و خطاها در فرآیندهای خودکار
• 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی خروجی برای تحلیل‌های ساختاریافته (JSON/XML)
• 36. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 37. تحلیل رفتار مدل در سناریوهای کاربردی خاص
• 38. ارتقای دقت مدل از طریق تنظیم دقیق (Fine-tuning) در چارچوب‌های مجاز
• 39. آینده‌نگری و توسعه پایدار در مهندسی هوش مصنوعی
• 40. ارائه پروژه نهایی و مستندسازی دستاوردها