کتاب ارزیابی، پایش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از ابزارهای حرفه‌ای MLOps با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی، پایش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از ابزارهای حرفه‌ای MLOps

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. شناخت معماری مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های مولد
• 3. چالش‌های ارزیابی کیفی در مدل‌های تولید محتوا
• 4. معرفی ابزارهای MLOps در توسعه هوش مصنوعی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط کار با پلتفرم Weights and Biases
• 6. مدیریت و نسخه‌بندی داده‌های آموزشی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 7. ردیابی و ثبت آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 8. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
• 9. ارزیابی خودکار خروجی مدل‌های مولد با معیارهای کمی
• 10. طراحی چارچوب‌های ارزیابی انسانی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های دیباگ کردن در MLOps
• 12. پایش عملکرد مدل‌های مولد در محیط عملیاتی
• 13. شناسایی و مقابله با سوگیری در خروجی‌های مدل
• 14. مدیریت نشت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 15. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در زمان استنتاج
• 16. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای بازآموزی مدل
• 17. کنترل کیفیت خروجی‌ها با استفاده از توابع ارزیاب
• 18. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها و گزارش‌دهی تیمی
• 19. کاربرد یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در بهبود مدل
• 20. مانیتورینگ تغییرات رفتار مدل در گذر زمان
• 21. مدیریت توزیع نسخه‌های مختلف مدل در محیط محصول
• 22. یکپارچه‌سازی ابزارهای MLOps با محیط‌های توسعه نرم‌افزار
• 23. استفاده از سیستم‌های لاگ‌گیری برای تحلیل خطاهای زمان اجرا
• 24. بهبود دقت مدل از طریق تنظیم دقیق پارامترها
• 25. روش‌های ارزیابی مدل بر اساس استانداردهای بومی و اخلاق حرفه‌ای
• 26. مدیریت دانش و همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 28. بررسی امنیت و سلامت خروجی‌های مدل‌های مولد
• 29. تکنیک‌های کاهش توهمات مدل در پاسخ‌های متنی
• 30. ارائه گزارش‌های مدیریتی از کیفیت و کارایی مدل‌ها
• 31. بهینه‌سازی چرخه‌های توسعه و استقرار هوش مصنوعی (CI/CD)
• 32. تثبیت عملکرد مدل در مواجهه با داده‌های ورودی جدید
• 33. تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 34. آموزش و استقرار مدل‌های بهینه‌شده در مقیاس تولید
• 35. بازبینی نهایی و تضمین کیفیت در چرخه‌حیات مدل