دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 3. زیرساخت‌های سخت‌افزاری و پردازشی برای آموزش مدل‌ها
• 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی
• 5. پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 6. بررسی چالش‌های توکن‌سازی برای زبان فارسی
• 7. تکنیک‌های افزایش کیفیت داده و حذف نویز
• 8. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. استفاده از کتابخانه‌های بهینه برای آموزش توزیع‌شده
• 10. مدیریت منابع و حافظه در حین آموزش مدل‌های بزرگ
• 11. استفاده از تکنیک‌های یادگیری پارامتری کارآمد
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 13. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی
• 14. استفاده از بنچمارک‌های استاندارد برای ارزیابی خروجی‌ها
• 15. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج با تأخیر کم
• 16. روش‌های فشرده‌سازی مدل شامل کوانتایزاسیون
• 17. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش برای کاهش حجم مدل
• 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های استنتاج در محیط‌های تولیدی
• 19. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 20. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 21. شناسایی و مدیریت انحراف داده و انحراف مدل
• 22. تضمین امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. مقابله با سوگیری‌های زبانی در خروجی مدل‌ها
• 24. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای بهبود دقت مدل
• 25. معماری سیستم‌های پاسخ‌گو با استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سرویس‌های سازمانی
• 27. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی سلامت مدل
• 28. مدیریت هزینه‌های محاسباتی در چرخه‌حیات مدل
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 30. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 31. رعایت استانداردهای بومی در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 32. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های استنتاج در محیط ابری
• 33. استفاده از کانتینرها در مدیریت چرخه‌حیات مدل
• 34. خودکارسازی پایپ‌لاین‌های آموزش و استقرار
• 35. مدیریت داده‌های حساس و رعایت قوانین حفاظت از اطلاعات
• 36. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 37. تست و اعتبارسنجی خروجی‌ها در کاربردهای حساس
• 38. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط عملیاتی
• 39. پیاده‌سازی سیستم‌های بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در ایران