فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت هوشمند (LLMOps) با استفاده از سرویس‌های ابری مایکروسافت آژور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت هوشمند (LLMOps) با استفاده از سرویس‌های ابری مایکروسافت آژور

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم اصلی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه حیات عملیات مدل‌های زبانی بزرگ LLMOps
• 3. معماری سرویس‌های ابری مایکروسافت آژور برای راهکارهای هوشمند
• 4. پیکربندی محیط توسعه ابری برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. آشنایی با سرویس Azure OpenAI و مدل‌های زبانی در دسترس
• 6. مدیریت احراز هویت و دسترسی‌های امن در سرویس‌های ابری
• 7. طراحی و پیاده‌سازی معماری چت‌بات‌های هوشمند با Azure Bot Service
• 8. اصول مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی مدل‌های زبانی
• 9. استفاده از سیستم‌های RAG برای افزایش دقت پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 10. کار با پایگاه داده‌های برداری برای ذخیره‌سازی دانش تخصصی
• 11. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده داخلی سازمان
• 12. پیاده‌سازی فرآیندهای خودکار برای ارزیابی خروجی مدل‌ها
• 13. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 14. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در سرویس‌های ابری
• 15. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری هوشمند
• 16. استفاده از قابلیت‌های Azure Cognitive Search در جستجوی هوشمند
• 17. کاربرد چارچوب Semantic Kernel در توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 18. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مدل‌های زبانی در خط لوله CI/CD
• 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 20. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت در سرویس‌های هوشمند
• 21. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی مدل‌های زبانی در آژور
• 22. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از قابلیت‌های ابری
• 23. پیاده‌سازی رابط کاربری هوشمند با ابزارهای مایکروسافت
• 24. تست و اعتبارسنجی خروجی مدل‌ها بر اساس استانداردهای دقت
• 25. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و مدیریت دانش فنی
• 26. رعایت اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 27. پیش‌بینی و مدیریت چالش‌های عملکردی در سیستم‌های تولیدی
• 28. بررسی راهکارهای افزایش پایداری سرویس‌های هوشمند ابری
• 29. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل‌ها به ذینفعان
• 30. چشم‌انداز آینده و به‌روزرسانی‌های هوش مصنوعی در پلتفرم آژور