کتاب راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری 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 پیاده‌سازی و توسعه مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
  • 4. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ و مکانیزم توجه
  • 5. انتخاب مدل‌های متن‌باز برای کاربردهای سازمانی
  • 6. بررسی زیرساخت‌های ابری برای پردازش هوش مصنوعی
  • 7. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 8. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 9. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 10. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در مقیاس بزرگ
  • 11. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
  • 12. روش تنظیم دقیق کارآمد با استفاده از پارامترهای کم
  • 13. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
  • 14. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع
  • 15. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزیشن مدل‌های زبانی
  • 16. استقرار مدل‌های زبانی بر روی زیرساخت‌های ابری
  • 17. مدیریت حافظه و پردازش موازی در محیط‌های ابری
  • 18. طراحی و پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌ها
  • 19. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
  • 20. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی و کاهش تأخیر در استنتاج
  • 21. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در فضای ابری
  • 22. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 23. رعایت اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
  • 24. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 25. پیاده‌سازی موتورهای جستجوی معنایی با استفاده از تعبیه کلمات
  • 26. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌های برداری
  • 27. ساخت دستیارهای هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 28. مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در مدل‌های زبانی
  • 29. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت مدل
  • 30. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در تحلیل متون تخصصی فارسی
  • 31. استفاده از ابزارهای ابری برای مدیریت چرخه حیات مدل
  • 32. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 33. خودکارسازی فرآیند آموزش و استقرار مدل‌ها
  • 34. عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در مراحل استقرار
  • 35. روش‌های به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بدون اختلال در سرویس
  • 36. تلفیق مدل‌های زبانی با سیستم‌های سازمانی موجود
  • 37. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای ارتقای مدل‌ها
  • 38. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در صنعت ایران
  • 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند متنی بر بستر ابری
تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی تکنولوژی ابری توسعه هوش مصنوعی رایانش ابری زیرساخت ابری AWS مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در کسب و کار یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.