دوره راهنمای کاربردی شخصی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Azure Machine Learning همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی شخصی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Azure Machine Learning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش متن (Large Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 2. آشنایی با پلتفرم Azure Machine Learning و محیط توسعه
• 3. نصب و راه‌اندازی پیش‌نیازهای محیط ابری آژور
• 4. بررسی معماری مدل‌های پایه و ترنسفورمرها
• 5. انواع روش‌های شخصی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. انتخاب مدل پایه مناسب بر اساس نیازهای پروژه
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی و انگلیسی
• 8. پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه‌داده‌ها برای آموزش
• 9. بررسی امنیت و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری
• 10. آشنایی با مفهوم Fine-Tuning و کاربردهای آن
• 11. مدیریت منابع محاسباتی در Azure Machine Learning
• 12. پیکربندی محیط‌های مجازی و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 13. روش‌های توکنایز کردن متن و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 14. استفاده از Azure Machine Learning Studio برای مدیریت آزمایش‌ها
• 15. آموزش مدل‌های زبانی با روش Parameter-Efficient Fine-Tuning
• 16. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در فرآیند آموزش مدل
• 17. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد ریاضی
• 18. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش در مدل‌های زبانی
• 19. نظارت بر فرآیند آموزش با ابزارهای مانیتورینگ آژور
• 20. استقرار مدل شخصی‌سازی شده در محیط عملیاتی
• 21. طراحی API برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و بازگشت به تنظیمات قبلی
• 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی و هزینه‌های محاسباتی در فضای ابری
• 24. ایمن‌سازی مدل‌های مستقر شده در برابر حملات تزریق متن
• 25. بررسی محدودیت‌های مدل و راهکارهای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 26. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود خروجی مدل شخصی‌سازی شده
• 27. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده سازمانی
• 28. آشنایی با چارچوب‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین در محیط‌های شرکتی
• 30. توسعه سیستم‌های پاسخگویی خودکار بر پایه مدل‌های بهینه‌شده
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند استقرار
• 32. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 34. مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای پاسخگویی به حجم بالای درخواست‌ها
• 35. بررسی آینده مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی مولد