فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع استفاده از Vertex AI برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از Vertex AI برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش ابری (Cloud AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات ابری و نقش آن در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و اکوسیستم گوگل کلاود
• 3. مدیریت پروژه‌ها و تنظیمات اولیه در کنسول Vertex AI
• 4. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های مولد
• 5. کار با Vertex AI Studio و محیط توسعه یکپارچه
• 6. آموزش کار با مدل‌های پایه (Foundation Models)
• 7. استفاده از مدل‌های Gemini در محیط ابری
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای مدل‌های زبانی
• 9. تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی خروجی
• 10. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌ها در محیط آزمایشی
• 11. مبانی مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) و پردازش تصویر و متن
• 12. ایجاد و مدیریت مجموعه‌داده‌ها برای آموزش مدل
• 13. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 14. استفاده از Vertex AI Pipelines برای خودکارسازی فرآیندها
• 15. آشنایی با مفهوم Vector Search و پایگاه داده‌های برداری
• 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های اختصاصی
• 17. امنیت در محیط ابری و مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
• 18. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 19. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و پایش هزینه‌های ابری
• 20. استقرار مدل‌ها (Deployment) در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 21. استفاده از Endpointها برای فراخوانی مدل‌ها
• 22. آشنایی با APIهای Vertex AI برای توسعه‌دهندگان
• 23. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 24. کار با Notebookهای مدیریت‌شده در Vertex AI
• 25. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها در جریان تحلیل
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه دانش اختصاصی
• 27. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل (Model Versioning)
• 28. آشنایی با مفاهیم MLOps در پلتفرم Vertex AI
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های مستقر شده
• 30. آینده هوش مصنوعی ابری و کاربردهای آن در صنعت و خدمات
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با استانداردهای مسئولانه
• 32. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان تجاری
• 33. توسعه کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند منابع
• 34. راهکارهای افزایش دقت در مدل‌های تحلیل متن فارسی
• 35. اصول مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری