کتاب راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در زیرساخت‌های بومی 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 در پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Ops)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. فرآیند آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
  • 3. روش‌های استاندارد توکنایز کردن در مدل‌های زبانی بومی
  • 4. آشنایی با سخت‌افزارهای مورد نیاز برای پردازش مدل‌های زبانی
  • 5. بررسی زیرساخت‌های رایانش ابری و محلی برای استقرار مدل‌ها
  • 6. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده و تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 7. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد با منابع محدود
  • 8. آشنایی با روش‌های انطباق پارامتریک برای مدل‌های زبانی
  • 9. معرفی کتابخانه‌های استاندارد برای کار با مدل‌های زبانی
  • 10. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی
  • 11. اصول مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های کاربر
  • 12. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای افزایش دقت مدل
  • 13. مفاهیم جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات برای مدل‌های زبانی
  • 14. پیاده‌سازی معماری تولید با بازیابی افزوده
  • 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در زمان اجرا
  • 16. روش‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل‌ها
  • 17. استراتژی‌های تقطیر دانش در مدل‌های زبانی
  • 18. اصول طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی برای سرویس‌دهی مدل
  • 19. روش‌های کانتینرسازی و استقرار مدل با داکر
  • 20. مدیریت مقیاس‌پذیری و خوشه‌بندی مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 21. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 22. شناسایی و تحلیل خطاهای خروجی مدل
  • 23. روش‌های ارتقای ایمنی و انطباق محتوایی مدل‌ها
  • 24. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند استقرار
  • 25. اصول امنیت در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 26. مدیریت چرخه حیات مدل‌های زبانی
  • 27. به‌روزرسانی و نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 28. استفاده از ابزارهای اتوماسیون در خط لوله عملیاتی مدل
  • 29. بررسی الگوهای طراحی برای سرویس‌های هوشمند
  • 30. تحلیل هزینه و بهینه‌سازی منابع در استقرار مدل‌ها
  • 31. استفاده از مدل‌های زبانی در کاربردهای سازمانی
  • 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سامانه‌های موجود
  • 33. راهکارهای افزایش سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های بزرگ
  • 34. مدیریت ترافیک و توزیع بار در سرویس‌های هوشمند
  • 35. بررسی استانداردهای ملی در حوزه هوش مصنوعی
  • 36. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
  • 37. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی بومی
  • 38. پروژه عملی: طراحی و استقرار یک سامانه پرسش و پاسخ هوشمند
تگ‌ها: LLM LLMOps استقرار مدل پردازش زبان طبیعی زیرساخت هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی بومی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.