دوره راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با زیرساخت‌های NVIDIA و Canonical همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با زیرساخت‌های NVIDIA و Canonical

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با اکوسیستم نرم‌افزاری NVIDIA در هوش مصنوعی
• 3. نقش توزیع‌های لینوکس Canonical در بهینه‌سازی محاسبات هوش مصنوعی
• 4. آماده‌سازی محیط عملیاتی با استفاده از ابزارهای کانتینر‌سازی
• 5. پیکربندی درایورها و کتابخانه‌های CUDA برای شتاب‌دهی گرافیکی
• 6. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ بر روی زیرساخت‌های محلی
• 7. مدیریت منابع محاسباتی با استفاده از ابزارهای مدیریت کانتینر
• 8. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در مراکز داده هوش مصنوعی
• 9. کاربرد مدل‌های مولد در تحلیل داده‌های کلان صنعتی
• 10. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها مطابق با استانداردهای امنیت اطلاعات
• 12. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 13. استفاده از ابزارهای NVIDIA NeMo برای توسعه مدل‌های زبانی
• 14. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های نرم‌افزاری موجود
• 15. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بومی
• 16. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 17. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا
• 18. راهکارهای مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 19. بهینه‌سازی استنتاج مدل برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزیشن مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. استقرار مدل‌های مولد در شبکه داخلی سازمان
• 22. ارزیابی دقت و صحت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 24. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی با تاکید بر حفظ ارزش‌های اسلامی و ملی
• 25. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 26. شبیه‌سازی و مدل‌سازی محیط‌های هوشمند با ابزارهای NVIDIA
• 27. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای دسترسی به مدل‌های مولد
• 28. رفع اشکال و عیب‌یابی زیرساخت‌های سخت‌افزاری هوش مصنوعی
• 29. توسعه سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای خدمات الکترونیک دولتی
• 30. استفاده از ابزارهای متن‌باز در توسعه بومی هوش مصنوعی
• 31. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط‌های هوش مصنوعی
• 32. بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی برای پردازش موازی
• 33. آشنایی با چارچوب‌های نرم‌افزاری توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 34. اصول مستندسازی و نگهداری سامانه‌های هوش مصنوعی
• 35. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی مولد و الزامات توسعه بومی