کتاب راهکارهای عملیاتی استقرار و مدیریت هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی و بین‌المللی 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 راهکارهای عملیاتی استقرار و مدیریت هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی و بین‌المللی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های رایانش ابری

موضوع میانی: به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری زیرساخت‌های ابری برای پردازش‌های هوش مصنوعی
  • 3. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری در محیط ابری
  • 4. استانداردهای امنیت داده و حریم خصوصی در پردازش ابری
  • 5. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص پردازنده گرافیکی در کلاود
  • 6. آماده‌سازی محیط‌های توسعه برای استقرار مدل‌های زبانی
  • 7. راهکارهای کانتینری‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با داکر
  • 8. مدیریت و ارکستراسی کانتینرها با کوبرنتیز در محیط ابری
  • 9. استراتژی‌های انتخاب زیرساخت ابری داخلی و بین‌المللی
  • 10. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی در کلاود
  • 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی بارگذاری مدل‌های حجیم
  • 12. روش‌های استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از پردازش موازی
  • 13. به‌کارگیری تکنیک‌های فین‌تیونینگ در محیط‌های ابری
  • 14. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری
  • 15. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اجرا
  • 16. راهکارهای مقیاس‌پذیری خودکار برای سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 17. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم برای آموزش مدل‌ها
  • 18. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌های برداری در کلاود
  • 20. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات افزوده در سیستم‌های ابری
  • 21. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی در کلاود
  • 23. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت برای سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 24. تحلیل خطا و دیباگینگ مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 25. استفاده از محیط‌های ابری برای شبیه‌سازی و تست مدل‌ها
  • 26. راهکارهای توزیع بار در خوشه‌های ابری هوش مصنوعی
  • 27. امنیت در تبادل داده میان کلاینت و ابر
  • 28. مدیریت پروتکل‌های ارتباطی امن در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 29. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد زیرساخت هوش مصنوعی
  • 30. چالش‌های اخلاقی و رعایت مقررات ملی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 31. آینده فناوری‌های ابری در توسعه هوش مصنوعی بومی
  • 32. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر حملات سایبری به مدل‌ها
  • 33. مدیریت نسخه‌های نرم‌افزاری و وابستگی‌های کتابخانه‌ای در کلاود
  • 34. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های مدل
  • 35. ارتقای بهره‌وری انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 36. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل لاگ در محیط‌های ابری
  • 37. تدوین پروتکل‌های عملیاتی برای نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
تگ‌ها: LLM استقرار هوش مصنوعی پردازش ابری تکنولوژی ابری رایانش ابری زیرساخت ابری مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.