کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از اکوسیستم جاوا 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 پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از اکوسیستم جاوا

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه هوش مصنوعی با زبان‌های برنامه‌نویسی شیءگرا

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. جایگاه زبان جاوا در توسعه هوش مصنوعی مدرن
  • 3. معرفی محیط توسعه و ابزارهای جاوا برای علوم داده
  • 4. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 5. آشنایی با ساختار داده‌های برداری و ماتریس‌ها در جاوا
  • 6. کار با کتابخانه Deeplearning4j برای آموزش مدل‌های عصبی
  • 7. درک معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در جاوا
  • 8. کاربرد انتزاع و کپسوله‌سازی در طراحی معماری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 9. مدیریت جریان داده‌ها و پردازش موازی در اکوسیستم جاوا
  • 10. پیاده‌سازی توکن‌بندی و پیش‌پردازش متن در جاوا
  • 11. استفاده از کتابخانه ND4J برای عملیات ریاضی با کارایی بالا
  • 12. فراخوانی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در جاوا با استفاده از ONNX
  • 13. طراحی و پیاده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی به صورت شیءگرا
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از توزیع‌های جاوا
  • 15. به‌کارگیری الگوهای طراحی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 16. مدیریت استثناها و پایداری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 17. استفاده از Java Native Interface برای اتصال به کتابخانه‌های C++ در هوش مصنوعی
  • 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی اطلاعات برای سیستم‌های RAG
  • 19. ارتباط با پایگاه‌داده‌های برداری با استفاده از جاوا
  • 20. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 21. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا در محیط‌های سازمانی
  • 22. استفاده از Spring AI برای یکپارچه‌سازی مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی
  • 23. مدیریت امنیت در تبادل داده با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 24. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های جاوا
  • 25. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از میکروسرویس‌های جاوا
  • 26. نظارت بر عملکرد و پایش مدل‌های زبانی در حال اجرا
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجو و رتبه‌بندی نتایج
  • 28. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در جاوا
  • 29. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در اجرای مدل‌های بزرگ
  • 30. اصول مستندسازی و نگهداری کدهای هوش مصنوعی در پروژه‌های بزرگ
  • 31. بررسی استانداردهای اخلاقی در توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 32. آینده هوش مصنوعی در اکوسیستم توسعه نرم‌افزار سازمانی جاوا
تگ‌ها: LLM در جاوا برنامه‌نویسی جاوا پردازش زبان طبیعی تکنولوژی‌های جاوا توسعه هوش مصنوعی جاوا و یادگیری عمیق مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی با جاوا هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین با جاوا

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.