دوره جامع طراحی، آموزش و عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در محیط‌های سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی، آموزش و عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در محیط‌های سازمانی

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

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های ترنسفورمر در پردازش متن
• 3. ساختار و عملکرد مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌های سازمانی
• 5. استراتژی‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده برای آموزش مدل‌ها
• 6. روش‌های توکنایز کردن متن و بهینه‌سازی واژگان
• 7. معماری‌های انکودر-دیکودر در مدل‌های مولد
• 8. مفاهیم پایه در آموزش پیش‌دستانه مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 10. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های تخصصی
• 11. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 12. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای همسوسازی مدل
• 13. ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی
• 14. کاهش سوگیری و اطمینان از سلامت خروجی‌های مدل
• 15. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و کاهش دقت محاسباتی
• 16. استفاده از معماری‌های بازیابی‌محور برای ارتقای دقت پاسخ‌ها
• 17. پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری برای جستجوی معنایی
• 18. روش‌های یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سیستم‌های سازمانی
• 19. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 20. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 21. مانیتورینگ عملکرد و پایش رفتارهای مدل در زمان اجرا
• 22. مقیاس‌پذیری و توزیع بار در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
• 23. طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی
• 24. استراتژی‌های کشینگ و بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی
• 25. مدیریت نسخه‌ها و کنترل کیفیت در خط لوله تولید مدل
• 26. مستندسازی و گزارش‌دهی فنی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌مداری در توسعه هوش مصنوعی
• 28. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 29. تحلیل هزینه‌ها و بهره‌وری در استقرار مدل‌های زبانی
• 30. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در تولید
• 31. تلفیق مدل‌های زبانی با ابزارهای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 32. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز در توسعه مدل‌های زبانی
• 33. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی برای آموزش و استنتاج
• 34. روش‌های ارتقای دقت مدل با استفاده از داده‌های بومی
• 35. پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی
• 36. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های پارامتر بالا
• 37. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش و اجرای مدل‌ها
• 38. تکنیک‌های یادگیری چندوجهی در مدل‌های زبانی
• 39. آینده هوش مصنوعی در صنعت و چشم‌انداز توسعه ملی