کتاب راهکارهای عملیاتی و استانداردهای توسعه مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production) 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 عملیاتی و استانداردهای توسعه مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production)

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

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و چرخه حیات مدل‌های زبانی بزرگ در محیط عملیاتی
  • 2. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی در مقیاس تولید
  • 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای فنی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ورودی‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 5. روش‌های مهندسی پرامپت جهت بهینه‌سازی خروجی مدل
  • 6. مدیریت و کنترل هزینه در فراخوانی مدل‌های زبانی (API Cost Management)
  • 7. پیاده‌سازی استراتژی‌های کشینگ برای کاهش تاخیر و هزینه
  • 8. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
  • 9. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌ها
  • 10. ارزیابی کیفیت خروجی مدل با استفاده از معیارهای کمی و کیفی
  • 11. روش‌های کاهش توهمات مدل و افزایش انطباق با واقعیت
  • 12. مدیریت حافظه و پنجره کانتکست در مدل‌های زبانی
  • 13. پیاده‌سازی ساختارهای داده برای مدیریت متون طولانی
  • 14. استفاده از تکنیک‌های یادگیری درون‌متنی برای بهبود عملکرد
  • 15. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 16. شناسایی و تحلیل خطاهای رایج در خروجی‌های مدل
  • 17. استراتژی‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر مدل
  • 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
  • 19. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی و مدیریت ترافیک ورودی
  • 20. مقابله با حملات تزریق پرامپت و حفظ امنیت سیستم
  • 21. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتایزاسیون برای استقرار بهینه
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری و مانیتورینگ برای تحلیل رفتار مدل
  • 23. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و استراتژی‌های به‌روزرسانی
  • 24. تست‌های واحد و یکپارچگی برای جریان‌های کاری مبتنی بر مدل
  • 25. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای اخلاقی و الزامات قانونی
  • 26. پشتیبانی از زبان فارسی و بهینه‌سازی توکن‌بندی برای متون فارسی
  • 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای حوزه‌های تخصصی خاص
  • 28. مدیریت شکست‌های سیستم و استراتژی‌های بازگشت به حالت امن
  • 29. طراحی واسط‌های کاربری برای تعامل بهینه با مدل‌های زبانی
  • 30. بررسی مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازشی برای مدل‌های بزرگ
  • 31. اصول مستندسازی و مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 32. استفاده از ابزارهای ارکستراسیون برای مدیریت زنجیره وظایف
  • 33. تحلیل و گزارش‌گیری از میزان بهره‌وری مدل در محیط واقعی
  • 34. تکنیک‌های کاهش سوگیری و افزایش دقت در مدل‌های زبانی
  • 35. آمادگی برای تغییرات و به‌روزرسانی‌های آینده در حوزه مدل‌های زبانی
تگ‌ها: پیاده‌سازی LLM توسعه مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت هوش مصنوعی مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت یادگیری ماشین عملیاتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.