کتاب راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی هوشمند بر بستر زیرساخت‌های ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی هوشمند بر بستر زیرساخت‌های ابری AWS

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

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 3. بررسی نقش زیرساخت‌های ابری در توسعه هوش مصنوعی
  • 4. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در آمازون وب‌سرویس
  • 5. آماده‌سازی محیط توسعه و دسترسی به منابع پردازشی ابری
  • 6. انتخاب مدل‌های زبانی متن‌باز برای استقرار در محیط ابری
  • 7. مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
  • 8. تکنیک‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در زبان فارسی
  • 9. بررسی ابزارهای مدیریت داده در اکوسیستم AWS
  • 10. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از SageMaker
  • 11. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی مدل در بستر ابری
  • 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
  • 13. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های زبانی پس از آموزش
  • 14. بهینه‌سازی مصرف منابع پردازشی در زمان استقرار
  • 15. استقرار مدل در محیط عملیاتی با استفاده از نقاط پایانی
  • 16. مدیریت حافظه و پردازش موازی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 17. ایمن‌سازی مدل‌های زبانی در برابر تهدیدات سایبری
  • 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت برای سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 19. نظارت بر عملکرد مدل و لاگ‌برداری در محیط ابری
  • 20. استفاده از قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار در AWS
  • 21. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر دانش داخلی
  • 22. معماری بازیابی اطلاعات برای بهبود دقت مدل‌های زبانی
  • 23. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 24. کاربرد مدل‌های زبانی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
  • 25. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با مدل مستقرشده
  • 26. بررسی ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین بومی در پردازش داده‌ها
  • 27. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 28. استفاده از مدل‌های سبک برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
  • 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ابری
  • 31. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی از توسعه تا تولید
  • 32. تست‌های نفوذ و ارزیابی امنیت داده‌های آموزشی
  • 33. بهینه‌سازی توان عملیاتی مدل‌های زبانی در مقیاس بالا
  • 34. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل
  • 35. آینده‌نگری و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در بستر ابری
تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند توسعه هوش مصنوعی رایانش ابری زیرساخت ابری AWS مدل‌های زبانی LLM مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ابری یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.