دوره راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 4. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ و مکانیزم توجه
• 5. انتخاب مدل‌های متن‌باز برای کاربردهای سازمانی
• 6. بررسی زیرساخت‌های ابری برای پردازش هوش مصنوعی
• 7. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 9. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 10. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در مقیاس بزرگ
• 11. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 12. روش تنظیم دقیق کارآمد با استفاده از پارامترهای کم
• 13. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 14. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع
• 15. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزیشن مدل‌های زبانی
• 16. استقرار مدل‌های زبانی بر روی زیرساخت‌های ابری
• 17. مدیریت حافظه و پردازش موازی در محیط‌های ابری
• 18. طراحی و پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌ها
• 19. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 20. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی و کاهش تأخیر در استنتاج
• 21. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در فضای ابری
• 22. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 23. رعایت اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 25. پیاده‌سازی موتورهای جستجوی معنایی با استفاده از تعبیه کلمات
• 26. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌های برداری
• 27. ساخت دستیارهای هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی
• 28. مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در مدل‌های زبانی
• 29. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت مدل
• 30. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 31. استفاده از ابزارهای ابری برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 32. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 33. خودکارسازی فرآیند آموزش و استقرار مدل‌ها
• 34. عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در مراحل استقرار
• 35. روش‌های به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بدون اختلال در سرویس
• 36. تلفیق مدل‌های زبانی با سیستم‌های سازمانی موجود
• 37. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای ارتقای مدل‌ها
• 38. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در صنعت ایران
• 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند متنی بر بستر ابری