کتاب راهنمای جامع مهندسی، استقرار و نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی مولد در سازمان‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 راهنمای جامع مهندسی، استقرار و نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی مولد در سازمان‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. ارزیابی قابلیت‌های مدل‌های زبانی در کاربردهای سازمانی
  • 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای عملیاتی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 4. مراحل پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 5. روش‌های مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
  • 6. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده بر روی داده‌های اختصاصی
  • 7. مدیریت و سازماندهی مجموعه‌داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 8. مفاهیم و کاربردهای بازیابی اطلاعات تقویت‌شده در مدل‌های زبانی
  • 9. معماری سیستم‌های جستجوی معنایی و پایگاه‌های داده برداری
  • 10. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده داخلی سازمان
  • 11. استراتژی‌های ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای سنجش دقت
  • 12. روش‌های نظارت بر توهمات مدل و راهکارهای کاهش خطا
  • 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
  • 14. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص بهینه سخت‌افزار
  • 15. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و محلی
  • 16. ایمن‌سازی مدل‌ها در برابر حملات تزریق پرامپت
  • 17. رعایت حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های حساس در تعامل با مدل
  • 18. طراحی خط‌لوله‌های خودکار برای استقرار و به‌روزرسانی مدل
  • 19. مانیتورینگ عملیاتی و تحلیل رفتار مدل در محیط تولید
  • 20. تجزیه و تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مستمر مدل
  • 21. مدیریت نسخه‌های مدل و ثبت تغییرات در چرخه حیات
  • 22. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در سازمان
  • 23. مدیریت هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 24. اصول اخلاقی و انطباق با مقررات ملی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 25. مستندسازی فنی و مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 26. نقش تیم‌های عملیاتی و مهندسی در نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 27. شناسایی و رفع سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل‌ها
  • 28. توسعه رابط‌های کاربری و واسط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌ها
  • 29. تحلیل شکست و مدیریت حوادث در سیستم‌های زبانی
  • 30. تلفیق هوش مصنوعی مولد با فرآیندهای اتوماسیون سازمانی
تگ‌ها: LLMOps استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی هوش مصنوعی نظارت بر مدل‌های زبانی هوش مصنوعی در سازمان هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین سازمانی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.