کتاب اصول و الگوهای طراحی نسل جدید سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (GenAI-Native) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و الگوهای طراحی نسل جدید سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (GenAI-Native)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد

موضوع میانی: طراحی و معماری سیستم‌های هوش مصنوعی مولد بومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و پیش‌نیازها:
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و سیستم‌های GenAI-Native
• 3. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 4. اهمیت معماری و طراحی در سیستم‌های GenAI-Native
• 5. مقایسه سیستم‌های سنتی نرم‌افزاری با سیستم‌های GenAI-Native
• 6. آشنایی با چالش‌های منحصربه‌فرد در طراحی GenAI-Native
• 7. مروری بر معماری‌های پایه هوش مصنوعی مولد (GANs, Transformers, etc.)
• 8. آشنایی با انواع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 9. پیش‌نیازهای محاسباتی و زیرساختی برای توسعه GenAI-Native
• 10. آشنایی با ابزارهای توسعه و فریم‌ورک‌های مرتبط (TensorFlow, PyTorch, etc.)
• 11. اهمیت داده و کیفیت داده در سیستم‌های GenAI-Native
• 12. اصول طراحی:
• 13. اصل شفافیت (Transparency) و اهمیت آن در سیستم‌های GenAI-Native
• 14. اصل تفسیرپذیری (Interpretability) و روش‌های افزایش آن
• 15. اصل مسئولیت‌پذیری (Accountability) در طراحی سیستم‌ها
• 16. اصل حریم خصوصی (Privacy) و حفظ داده‌ها در GenAI-Native
• 17. اصل امنیت (Security) و مقابله با حملات در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 18. اصل قابلیت اطمینان (Reliability) و طراحی سیستم‌های پایدار
• 19. اصل مقیاس‌پذیری (Scalability) و طراحی برای رشد آینده
• 20. اصل قابلیت انطباق (Adaptability) و یادگیری مداوم
• 21. اصل تعامل انسانی (Human-in-the-Loop) و طراحی برای همکاری
• 22. اصل تنوع (Diversity) و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 23. الگوهای طراحی (Design Patterns):
• 24. الگوی Model-as-a-Service (MaaS) و مزایای آن
• 25. الگوی داده‌محوری (Data-Centric Design) در GenAI-Native
• 26. الگوی API-First و طراحی APIهای RESTful برای دسترسی به مدل‌ها
• 27. الگوی Microservices و معماری مبتنی بر سرویس‌های خرد
• 28. الگوی Event-Driven Architecture و مدیریت رویدادها
• 29. الگوی Continuous Learning و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 30. الگوی Federated Learning و آموزش مدل‌ها در داده‌های توزیع‌شده
• 31. الگوی Reinforcement Learning for Adaptation
• 32. الگوی Prompt Engineering و بهینه‌سازی ورودی‌ها
• 33. الگوی Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 34. معماری سیستم:
• 35. طراحی معماری لایه‌بندی شده برای سیستم‌های GenAI-Native
• 36. معماری Data Pipeline و مدیریت جریان داده‌ها
• 37. معماری Feature Store و ذخیره‌سازی و مدیریت ویژگی‌ها
• 38. معماری Model Registry و مدیریت مدل‌ها و نسخه‌بندی
• 39. معماری Monitoring and Logging و نظارت بر عملکرد سیستم
• 40. معماری Orchestration and Scheduling و مدیریت وظایف
• 41. معماری User Interface (UI) و طراحی رابط کاربری مناسب
• 42. معماری Backend و پیاده‌سازی سرویس‌های پشتیبان
• 43. معماری Deployment و استقرار سیستم‌ها
• 44. معماری Infrastructure و زیرساخت مورد نیاز
• 45. مدیریت داده و داده‌کاوی:
• 46. اهمیت داده‌های با کیفیت در عملکرد GenAI-Native
• 47. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 48. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Cleaning & Preprocessing)
• 49. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای بهبود مدل
• 50. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها (Data Storage & Management)
• 51. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Selection & Engineering)
• 52. کاوش و تجسم داده‌ها (Data Exploration & Visualization)
• 53. استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی در GenAI-Native
• 54. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و حفظ سوابق
• 55. حفظ حریم خصوصی داده‌ها و تکنیک‌های ناشناس‌سازی
• 56. مدل‌سازی و آموزش:
• 57. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 58. آموزش و تنظیم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 60. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل (Model Evaluation & Validation)
• 61. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting و Underfitting
• 62. استفاده از Transfer Learning و Fine-tuning
• 63. ادغام مدل‌های مختلف در یک سیستم
• 64. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها
• 65. بررسی و رفع سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 66. مبانی تفسیرپذیری مدل و توضیح خروجی‌ها
• 67. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری:
• 68. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و کارایی (Model Optimization)
• 69. استفاده از تکنیک‌های Quantization و Pruning
• 70. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش و استنتاج
• 71. طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 72. استفاده از تکنیک‌های کش‌سازی (Caching)
• 73. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
• 74. مدیریت منابع و هزینه‌ها در زیرساخت
• 75. استفاده از معماری Serverless
• 76. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد و شناسایی گلوگاه‌ها
• 77. اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد سیستم
• 78. امنیت و مسئولیت‌پذیری:
• 79. شناسایی و مقابله با حملات Adversarial
• 80. امنیت داده‌ها و محافظت از اطلاعات حساس
• 81. بهره‌گیری از تکنیک‌های Responsible AI
• 82. بررسی و کاهش سوگیری در مدل‌ها و داده‌ها
• 83. شفافیت در عملکرد سیستم و توضیح تصمیمات
• 84. طراحی برای حفظ حریم خصوصی کاربران
• 85. ایجاد مکانیزم‌های بازخورد و گزارش خطا
• 86. به‌روزرسانی و نگهداری امن سیستم
• 87. مدیریت ریسک و پاسخ به حوادث امنیتی
• 88. اهمیت اخلاق و مسئولیت اجتماعی در هوش مصنوعی
• 89. استقرار و عملیاتی‌سازی:
• 90. انتخاب پلتفرم مناسب برای استقرار
• 91. استقرار مدل‌ها و سرویس‌ها (Model Deployment)
• 92. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار
• 93. مدیریت پیکربندی و محیط‌های مختلف
• 94. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در محیط عملیاتی
• 95. اتوماسیون استقرار و یکپارچه‌سازی مداوم (CI/CD)
• 96. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی
• 97. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی (Operational Cost Optimization)
• 98. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
• 99. نگهداری و نظارت بر سیستم در بلندمدت
• 100. آینده و چالش‌ها: