دوره راهنمای کاربردی توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: ابزارهای توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های سازمانی
• 2. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری مورد نیاز برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های متن‌باز برای توسعه هوش مصنوعی
• 4. اصول مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی
• 5. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 6. مبانی کار با مدل‌های زبانی بزرگ از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی
• 7. شناخت پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در حافظه بلندمدت هوش مصنوعی
• 8. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌های مدل
• 9. مدیریت و سازماندهی مجموعه‌داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 10. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاهش هزینه‌های پردازشی
• 12. اصول امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 13. روش‌های کنترل و نظارت بر خروجی‌های مدل برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 14. استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه برنامه‌های مبتنی بر زنجیره ابزار
• 15. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در تعاملات کاربر
• 16. طراحی سیستم‌های چندعامله مبتنی بر هوش مصنوعی
• 17. مدیریت نسخه‌گذاری و کنترل کیفیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. مانیتورینگ عملکرد و تحلیل خطاهای مدل در محیط عملیاتی
• 19. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌های بزرگ
• 20. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای اجرای بهینه مدل‌ها روی سخت‌افزارهای محدود
• 21. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای پایش رفتار مدل
• 22. روش‌های مستندسازی و نگهداری کدهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. اصول معماری سیستم‌های توزیع‌شده با تکیه بر مدل‌های زبانی
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های نرم‌افزاری سازمانی
• 25. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشتی در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 26. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های گسترده سازمانی
• 27. اخلاق حرفه‌ای و چارچوب‌های قانونی در توسعه هوش مصنوعی در ایران
• 28. روش‌های تست نفوذ و ارزیابی تاب‌آوری در برابر حملات تزریق پرامپت
• 29. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 30. استفاده از مدل‌های کوچک و تخصصی برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 31. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌ها بدون اختلال در سرویس‌های جاری
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی در خودکارسازی فرآیندهای اداری و سازمانی
• 34. تجزیه و تحلیل گزارش‌های عملکرد و بهینه‌سازی مستمر مدل
• 35. اصول همکاری تیم‌های نرم‌افزاری و متخصصان هوش مصنوعی
• 36. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در برنامه‌های کاربردی هوشمند
• 37. بررسی استانداردهای ملی و بین‌المللی در توسعه محصولات هوش مصنوعی
• 38. ارائه گزارش‌های فنی و مدیریتی از عملکرد سامانه‌های هوشمند
• 39. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار کشور