کتاب استقرار و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از پلتفرم‌های ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از پلتفرم‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLM
• 3. معماری ترانسفورمر در LLM
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. انواع مدل‌های زبان بزرگ
• 6. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای LLM
• 7. مفهوم Azure AI Foundry
• 8. معماری Azure AI Foundry
• 9. مؤلفه‌های کلیدی Azure AI Foundry
• 10. نصب و راه‌اندازی Azure AI Foundry
• 11. مدیریت داده‌ها برای LLM در پلتفرم ابری
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش LLM
• 13. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 14. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
• 15. ذخیره‌سازی داده‌ها در محیط ابری
• 16. امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 17. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 18. مبانی آموزش LLM
• 19. انتخاب معماری مناسب برای آموزش
• 20. تنظیم ابرپارامترها در آموزش LLM
• 21. روش‌های بهینه‌سازی آموزش
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 23. متریک‌های ارزیابی LLM
• 24. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 25. استفاده از داده‌های برچسب‌دار برای تنظیم دقیق
• 26. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های کم‌داده (Few-shot learning)
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
• 28. استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 29. مفاهیم استقرار مدل
• 30. استقرار LLM در محیط ابری
• 31. استفاده از Azure Machine Learning برای استقرار
• 32. کانتینرسازی مدل‌ها (Docker)
• 33. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس (API)
• 34. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 35. مراحل MLOps برای LLM
• 36. اتوماسیون در MLOps
• 37. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 38. جمع‌آوری بازخورد از مدل
• 39. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 40. مدیریت نسخه‌های مدل
• 41. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS) برای استقرار
• 42. مزایای AKS برای استقرار LLM
• 43. تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار در AKS
• 44. امنیت در استقرار مدل‌ها
• 45. مدیریت دسترسی به مدل‌های مستقر شده
• 46. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی
• 47. نظارت بر تهدیدات امنیتی
• 48. مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 49. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی
• 50. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 51. ارتباط LLM با برنامه‌های کاربردی
• 52. یکپارچه‌سازی LLM با برنامه‌های وب
• 53. یکپارچه‌سازی LLM با برنامه‌های موبایل
• 54. ساخت چت‌بات‌های هوشمند با LLM
• 55. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
• 56. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLM
• 57. تولید متن خلاقانه
• 58. ترجمه ماشینی با LLM
• 59. تجزیه و تحلیل احساسات با LLM
• 60. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 61. طبقه‌بندی متن با LLM
• 62. مدل‌های زبان بزرگ سفارشی
• 63. توسعه مدل‌های زبان برای کاربردهای خاص
• 64. آموزش مدل‌های زبان از ابتدا (در صورت لزوم با داده‌های داخلی)
• 65. تکنیک‌های بهبود دقت مدل‌های سفارشی
• 66. ارزیابی مدل‌های زبان سفارشی
• 67. اخلاق در مدل‌های زبان بزرگ
• 68. سوگیری در LLM و راهکارهای مقابله
• 69. شفافیت و قابلیت تفسیر LLM
• 70. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
• 71. حریم خصوصی کاربران در LLM
• 72. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 73. روندهای نوظهور در LLM
• 74. چالش‌های پیش رو در حوزه LLM
• 75. نقش LLM در انقلاب صنعتی چهارم
• 76. یادگیری عمیق و LLM
• 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LLM
• 78. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و LLM
• 79. مفاهیم پیشرفته در معماری ترانسفورمر
• 80. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
• 81. پردازش موازی در آموزش LLM
• 82. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
• 83. مدیریت حافظه در LLM
• 84. فشرده‌سازی مدل‌های LLM
• 85. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 86. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 87. تکنیک‌های کاهش ابعاد مدل
• 88. نمایش کلمات (Word Embeddings) و LLM
• 89. مدل‌های Word2Vec، GloVe و FastText
• 90. بردارهای متنی (Sentence Embeddings)
• 91. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش
• 92. شبکه‌های دانش (Knowledge Graphs) و LLM
• 93. ترکیب LLM با شبکه‌های دانش
• 94. کاربرد LLM در حوزه سلامت
• 95. کاربرد LLM در حوزه آموزش
• 96. کاربرد LLM در حوزه مالی
• 97. کاربرد LLM در حوزه حقوق
• 98. کاربرد LLM در حوزه تولید محتوا
• 99. مدیریت پروژه در استقرار LLM
• 100. تیم‌سازی برای پروژه‌های LLM