دوره راهکارهای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر روی سخت‌افزارهای محلی و سامانه‌های آفلاین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر روی سخت‌افزارهای محلی و سامانه‌های آفلاین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازشی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش لبه (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در لبه شبکه
• 2. سیر تحول مدل‌های زبانی بزرگ از فضای ابری تا پردازش محلی
• 3. مزایای امنیتی و حریم خصوصی در اجرای مدل‌های آفلاین
• 4. چالش‌های سخت‌افزاری و محدودیت‌های منابع در سیستم‌های محلی
• 5. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و ساختار ترنسفورمرها
• 6. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای ضعیف
• 7. آشنایی با الگوریتم‌های کوانتایزیشن وزن‌ها
• 8. بررسی روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی
• 9. تکنیک تقطیر دانش برای کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 10. آشنایی با سخت‌افزارهای تخصصی هوش مصنوعی در لبه
• 11. نقش پردازنده‌های گرافیکی و عصبی در شتاب‌دهی مدل‌ها
• 12. بررسی حافظه و پهنای باند در اجرای مدل‌های محلی
• 13. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز برای اجرای مدل‌ها در محیط محلی
• 14. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بهینه‌شده
• 15. روش‌های استقرار مدل‌های زبانی روی سیستم‌های نهفته
• 16. مدیریت مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 17. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در محیط‌های آفلاین
• 18. استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد برای استقرار مدل
• 19. بررسی مدل‌های سبک‌وزن و کارآمد در دنیای متن‌باز
• 20. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیند فشرده‌سازی
• 21. روش‌های کاهش مصرف حافظه رم در زمان اجرا
• 22. پیاده‌سازی رابط‌های کاربری برای مدل‌های محلی
• 23. تکنیک‌های شخصی‌سازی مدل‌های محلی بدون نیاز به سرور
• 24. مدیریت خطاها و پایداری سیستم در پردازش لبه
• 25. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی آفلاین
• 26. راهکارهای به‌روزرسانی مدل‌ها در سامانه‌های محلی
• 27. بررسی زیرساخت‌های لازم برای اینترنت اشیا و هوش مصنوعی
• 28. مطالعه موردی پیاده‌سازی دستیار هوشمند محلی
• 29. بهینه‌سازی توابع فعال‌ساز برای سخت‌افزارهای خاص
• 30. نقش کامپایلرهای هوش مصنوعی در افزایش سرعت اجرا
• 31. بررسی آینده هوش مصنوعی در سخت‌افزارهای مصرفی
• 32. چارچوب‌های اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی محلی
• 33. استانداردهای ملی در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی
• 34. تلفیق هوش مصنوعی لبه با سیستم‌های کنترل صنعتی
• 35. راهکارهای پایش و مانیتورینگ عملکرد مدل در لبه
• 36. بهینه‌سازی اجرای مدل بر روی بردهای توسعه‌دهنده
• 37. تکنیک‌های موازی‌سازی پردازش برای کاهش تأخیر
• 38. بررسی تعادل میان دقت و سرعت در محیط‌های واقعی
• 39. روش‌های مستندسازی و نگهداری سامانه‌های هوش مصنوعی محلی