دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در بستر زیرساخت‌های ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در بستر زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی زیرساخت‌های ابری برای پردازش هوش مصنوعی
• 4. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در پلتفرم آمازون
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 6. روش‌های استاندارد پاک‌سازی و نرمال‌سازی متون فارسی
• 7. انتخاب مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده مناسب در Hugging Face
• 8. بررسی منابع سخت‌افزاری و نمونه‌های محاسباتی در AWS
• 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه در آمازون سیج‌میکر
• 10. روش‌های توکنیزاسیون و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 12. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های اختصاصی در محیط ابری
• 13. استفاده از روش تنظیم دقیق برای بهبود عملکرد مدل
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 15. مدیریت و نظارت بر فرآیند آموزش در محیط ابری
• 16. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی پس از آموزش
• 17. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی سبک برای کاربردهای خاص
• 19. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در سرویس‌های ابری
• 20. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی برای دسترسی به مدل‌ها
• 21. مدیریت مقیاس‌پذیری و بار کاری در زمان ارائه سرویس
• 22. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 23. روش‌های پایش و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 24. بهینه‌سازی هزینه در اجرای مدل‌های زبانی روی AWS
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 27. طراحی سیستم‌های طبقه‌بندی متون با استفاده از مدل‌های زبانی
• 28. ایجاد ابزارهای خلاصه‌سازی متون با مدل‌های پیشرفته
• 29. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات متون فارسی
• 30. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 31. مدیریت زنجیره‌های عملیاتی در مدل‌های زبانی
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ابری
• 33. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل اسناد فنی و اداری
• 34. روش‌های افزایش دقت مدل با داده‌های کم
• 35. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با مقررات ملی
• 36. نکات تکمیلی برای نگهداری و بروزرسانی مدل‌ها در محیط عملیاتی