فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه هوش مصنوعی مولد با استفاده از سرویس‌های ابری آژور (Azure)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و توسعه هوش مصنوعی مولد با استفاده از سرویس‌های ابری آژور (Azure)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین اطلاعات

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با پلتفرم ابری آژور برای توسعه هوش مصنوعی
• 3. معرفی سرویس Azure OpenAI و قابلیت‌های آن
• 4. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی در فضای ابری
• 5. نحوه دسترسی به APIهای مدل‌های GPT در محیط آژور
• 6. مدیریت سهمیه‌ها و منابع در Azure OpenAI
• 7. مفاهیم پایه توکن‌بندی و محدودیت‌های متنی در مدل‌های زبانی
• 8. مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌ها
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت در محیط‌های سازمانی
• 10. آشنایی با پارامترهای تنظیم‌کننده خروجی مدل مانند دما و طول پاسخ
• 11. استفاده از سیستم پیام‌ها برای هدایت رفتار مدل
• 12. پیاده‌سازی حافظه و مدیریت تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی
• 13. آشنایی با مفهوم تعبیه یا Embedding در پردازش متن
• 14. کاربرد بردارهای عددی در جستجوی معنایی
• 15. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده یا RAG
• 16. استفاده از Azure AI Search برای نمایه‎‌سازی داده‌های سازمانی
• 17. اتصال داده‌های اختصاصی به مدل‌های زبانی در آژور
• 18. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های مولد
• 19. استفاده از پایگاه‌های داده برداری در آژور
• 20. طراحی جریان کاری پیاده‌سازی RAG با استفاده از ابزارهای آژور
• 21. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های مدل در سیستم‌های RAG
• 22. مدیریت توهمات مدل در کاربردهای سازمانی
• 23. تکنیک‌های کاهش هزینه‌های پردازشی در مدل‌های ابری
• 24. نظارت و پایش عملکرد مدل‌های مستقر در آژور
• 25. استفاده از Azure Machine Learning برای مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 26. ایجاد و مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی با Azure AI Studio
• 27. پیاده‌سازی امنیت در لایه شبکه برای دسترسی به مدل‌ها
• 28. مدیریت احراز هویت و دسترسی در سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 29. استفاده از ابزارهای تحلیل محتوا برای اطمینان از سلامت خروجی مدل‌ها
• 30. تطبیق خروجی مدل با چارچوب‌های اخلاقی و قانونی
• 31. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی در سازمان
• 32. استفاده از چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار برای ادغام مدل‌های آژور
• 33. معرفی ابزارهای متن‌باز برای ترکیب با سرویس‌های آژور
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر اسناد داخلی
• 35. خودکارسازی فرایندهای تجاری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 36. تجزیه و تحلیل متون فارسی و چالش‌های پردازشی آن در مدل‌های بزرگ
• 37. راهکارهای افزایش دقت مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 38. مقیاس‌پذیری راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در آژور
• 39. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی سیستم با استفاده از کش کردن نتایج
• 40. مستندسازی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. استراتژی‌های به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 42. تکنیک‌های یادگیری در لحظه برای بهبود عملکرد مدل در حوزه‌های خاص
• 43. بررسی نمونه‌های موفق پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
• 44. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی مولد در بستر رایانش ابری