کتاب راهکارهای نوین پایش و عیب‌یابی مدل‌های زبانی بزرگ و عوامل هوشمند (LLMs & Agents) 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 نوین پایش و عیب‌یابی مدل‌های زبانی بزرگ و عوامل هوشمند (LLMs & Agents)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: نظارت و پایش سیستم‌های هوشمند (Observability)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پایش و اهمیت مشاهده‌پذیری در سامانه‌های هوشمند
  • 2. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. چالش‌های فنی در ردیابی و عیب‌یابی عوامل هوشمند
  • 4. مفاهیم پایه در مشاهده‌پذیری و تفاوت آن با مانیتورینگ سنتی
  • 5. جمع‌آوری داده‌های تله‌متری در چرخه‌حیات مدل‌های زبانی
  • 6. استانداردهای ثبت وقایع در سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 7. نقش ردیابی در تحلیل عملکرد و دقت مدل‌های زبانی
  • 8. شناسایی و تحلیل خطاهای منطقی در خروجی مدل‌ها
  • 9. استفاده از ابزارهای ردیابی برای نظارت بر زنجیره‌های فراخوانی
  • 10. بهینه‌سازی نرخ تأخیر و پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی
  • 11. مدیریت و تحلیل حافظه و منابع در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 12. پایش هزینه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف توکن‌ها
  • 13. ردیابی رفتارهای غیرمنتظره در عوامل هوشمند خودکار
  • 14. تکنیک‌های ثبت و ضبط وضعیت در سیستم‌های چندعاملی
  • 15. تحلیل وابستگی‌ها در معماری‌های ترکیبی
  • 16. نظارت بر کیفیت داده‌های ورودی و خروجی مدل
  • 17. روش‌های شناسایی توهمات و پاسخ‌های نامعتبر مدل
  • 18. ابزارهای بصری‌سازی برای پایش جریان داده در مدل‌های زبانی
  • 19. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده در صورت بروز خطا
  • 20. تحلیل لاگ‌های سیستم برای کشف الگوهای خرابی
  • 21. پایش تعاملات کاربر و مدل در چارچوب حریم خصوصی
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط بارگذاری بالا
  • 23. تکنیک‌های دیباگ کردن زنجیره‌های تصمیم‌گیری مدل
  • 24. ردیابی تغییرات نسخه‌های مدل و تأثیر آن بر خروجی
  • 25. یکپارچه‌سازی ابزارهای مشاهده‌پذیری با زیرساخت‌های ابری
  • 26. پایش امنیت و جلوگیری از حملات تزریق پرامپت
  • 27. تحلیل انحراف در عملکرد مدل‌ها در طول زمان
  • 28. بررسی سازگاری خروجی‌های مدل با قوانین و سیاست‌های سیستمی
  • 29. روش‌های تست واحد و تست یکپارچگی برای عوامل هوشمند
  • 30. مدیریت وضعیت در سیستم‌های دارای حافظه بلندمدت
  • 31. پایش ارتباط میان مدل‌های زبانی و ابزارهای خارجی
  • 32. تکنیک‌های ارزیابی کیفی پاسخ‌ها در محیط عملیاتی
  • 33. تحلیل ریشه‌ای خطاها در سیستم‌های هوشمند پیچیده
  • 34. استفاده از تحلیل‌گرهای متن برای شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 35. بهینه‌سازی مستمر بر اساس داده‌های مشاهده‌شده
  • 36. گزارش‌گیری و مستندسازی عملکرد سیستم برای مدیران فنی
  • 37. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی برای نظارت بر سلامت مدل
  • 38. استراتژی‌های بازیابی و مدیریت خطا در سرویس‌های هوشمند
  • 39. تطبیق پایش سیستم با استانداردهای کیفیت نرم‌افزار
  • 40. آینده مشاهده‌پذیری در حوزه‌ی هوش مصنوعی و اتوماسیون
تگ‌ها: پایش مدل‌های زبانی پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های هوش مصنوعی تحلیل عملکرد مدل‌ها زیرساخت‌های هوش مصنوعی عیب‌یابی سیستم‌های هوشمند مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی مهندسی هوش مصنوعی نظارت بر عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی LLM

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.