فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از ابزارهای تحلیلی SAS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از ابزارهای تحلیلی SAS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی در بستر نرم‌افزار SAS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در اکوسیستم SAS
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی SAS Viya برای تحلیل داده‌های حجیم
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای SAS
• 5. آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. کاربرد کتابخانه‌های هوش مصنوعی در SAS برای پردازش زبان طبیعی
• 7. استفاده از مدل‌های متن‌باز و یکپارچه‌سازی با پلتفرم SAS
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی متصل به SAS
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های Transformer در محیط SAS Viya
• 10. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی با شاخص‌های آماری
• 11. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اختصاصی سازمانی
• 12. استفاده از قابلیت‌های SAS برای استخراج دانش از متون غیرساختاریافته
• 13. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی با نظارت بر داده‌های ورودی
• 14. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های زبانی با استفاده از پایگاه دانش داخلی
• 15. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از SAS
• 16. کاربرد هوش مصنوعی مولد در گزارش‌گیری خودکار سازمانی
• 17. مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی در SAS Model Manager
• 18. تأمین امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های زبانی سازمانی
• 19. نظارت بر عملکرد مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 20. استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود تحلیل‌های پیش‌بینانه در SAS
• 21. تجزیه و تحلیل احساسات و نظرات با مدل‌های پیشرفته در SAS
• 22. تلفیق داده‌های متنی و عددی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 23. بهینه‌سازی محاسباتی برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. استفاده از SAS برای خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری هوشمند
• 25. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های قانونی
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای حاکمیتی در SAS
• 27. پیاده‌سازی معماری RAG برای دسترسی امن به داده‌های سازمانی
• 28. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی SAS برای تحلیل خروجی‌های هوش مصنوعی
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با SAS Viya و رابط‌های برنامه‌نویسی
• 30. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نهادهای مالی و اداری
• 31. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی قبل از استقرار
• 32. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی کوچک
• 33. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مولد با سیستم‌های گزارش‌گیری داشبوردی
• 34. روش‌های مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای داخلی
• 35. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 36. استفاده از پردازش موازی در SAS برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. مدیریت خطا و استثناها در مدل‌های زبانی خودکار
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل اسناد رسمی و قراردادها
• 39. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند با SAS