کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از Amazon SageMaker با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از Amazon SageMaker

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

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش متن (LLMs & NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم آمازون سیج‌میکر
• 3. معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد در پردازش متن
• 4. انتخاب مدل مناسب از کتابخانه مدل‌های سیج‌میکر
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 6. تکنیک‌های توکنایز کردن و برداری‌سازی متن
• 7. مفاهیم پایه در یادگیری انتقال و تنظیم دقیق
• 8. بررسی زیرساخت‌های پردازشی مورد نیاز در سیج‌میکر
• 9. تنظیم محیط توسعه در آمازون سیج‌میکر استودیو
• 10. استقرار مدل‌های پایه در نقاط پایانی سیج‌میکر
• 11. روش‌های فراخوانی و استنتاج مدل در محیط عملیاتی
• 12. مبانی تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 13. پیاده‌سازی روش تنظیم دقیق کارآمد پارامترها
• 14. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق با فرمت‌های استاندارد
• 15. مدیریت حافظه و منابع در حین تنظیم دقیق مدل
• 16. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای کمی
• 17. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 18. معماری تولید افزوده با بازیابی یا همان RAG
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با دانش سازمانی
• 20. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش تأخیر استنتاج
• 21. تکنیک‌های کوانتایز کردن مدل‌های بزرگ
• 22. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 23. شناسایی و کاهش سوگیری در خروجی مدل‌ها
• 24. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش متن
• 25. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در سرویس‌های ابری
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار نهایی
• 27. به‌کارگیری استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 28. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با ابزارهای سیج‌میکر
• 29. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های استنتاج در کاربردهای تجاری
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پردازش متن
• 32. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد انسانی در ارزیابی مدل
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 34. استفاده از قابلیت‌های JumpStart برای تسریع توسعه
• 35. بررسی کاربردهای عملیاتی مدل‌های زبانی در کسب‌وکارهای ایرانی
• 36. رعایت اخلاق حرفه‌ای در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ در محیط‌های داخلی
• 38. راهکارهای پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 39. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در صنعت
• 40. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند سازمانی