فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و اجرای هوش مصنوعی بومی با استفاده از مدل‌های متن‌باز و فناوری WebAssembly

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و اجرای هوش مصنوعی بومی با استفاده از مدل‌های متن‌باز و فناوری WebAssembly

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و رایانش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی متن‌باز
• 2. نقش اکوسیستم متن‌باز در دموکراتیک‌سازی دسترسی به هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مفاهیم پایه رایانش توزیع‌شده و پردازش در لبه شبکه
• 5. معرفی فناوری WebAssembly و نقش آن در اجرای کدهای پرسرعت
• 6. مزایای استفاده از WebAssembly در محیط‌های ایزوله و امن
• 7. چالش‌های اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای محدود
• 8. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با روش‌های کوانتایزیشن و کاهش وزن
• 9. معرفی کتابخانه‌های تخصصی اجرای استنتاج مدل در محیط مرورگر
• 10. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سمت کاربر با استفاده از WASI
• 11. ساختار و فرمت‌های استاندارد مدل‌های متن‌باز نظیر GGUF
• 12. مدیریت حافظه و منابع در اجرای مدل‌های سنگین در محیط وب
• 13. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها در سمت کاربر
• 14. بررسی قابلیت‌های اجرا بدون نیاز به سرورهای ابری مرکزی
• 15. معماری توزیع بار در خوشه‌های رایانشی محلی
• 16. نحوه یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با برنامه‌های وب موجود
• 17. استفاده از WebAssembly برای شتاب‌دهی به عملیات‌های ماتریسی
• 18. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی برای توزیع
• 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 20. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد در اجرای مدل‌های محلی
• 21. پیاده‌سازی رابط کاربری تعاملی برای چت‌بات‌های مبتنی بر مدل‌های بومی
• 22. مقایسه عملکرد مدل‌های اجرا شده در WASM در مقابل محیط‌های بومی
• 23. استفاده از مدل‌های سبک‌سازی شده برای کاربردهای خاص در صنایع
• 24. راهکارهای به‌روزرسانی مدل‌ها بدون نیاز به دانلود مجدد کامل
• 25. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج مدل‌های زبانی
• 26. بررسی محدودیت‌ها و توانمندی‌های مرورگرهای مدرن در اجرای هوش مصنوعی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی آفلاین با استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 28. توسعه افزونه‌های هوش مصنوعی برای مرورگرها با WebAssembly
• 29. معماری مقیاس‌پذیر برای خوشه‌های رایانشی کوچک و خانگی
• 30. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های کوانتایز شده در کاربردهای واقعی
• 31. اصول طراحی رابط برنامه‌نویسی (API) برای مدل‌های محلی
• 32. راهکارهای مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 33. نقش استانداردهای باز در توسعه پایدار هوش مصنوعی بومی
• 34. پیاده‌سازی ماژول‌های تشخیص متن و تصویر با استفاده از مدل‌های سبک
• 35. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه‌حیات توسعه نرم‌افزار
• 36. آموزش استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)
• 37. ایجاد محیط‌های تست و آزمایش برای مدل‌های زبانی در بستر وب
• 38. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در محیط‌های مبتنی بر وب
• 39. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی بومی و رایانش توزیع‌شده در ایران