کتاب صوتی جامع کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در کسب‌وکار با استفاده از پلتفرم H2O.ai

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در کسب‌وکار با استفاده از پلتفرم H2O.ai

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم H2O.ai در پردازش متن
• 3. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 5. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ و آموزش پیش‌توزیعی
• 6. آشنایی با پلتفرم H2O LLM Studio برای مدیریت مدل‌ها
• 7. آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 8. انتخاب مدل‌های پایه و بررسی قابلیت‌های آن‌ها
• 9. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی
• 10. تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترها در آموزش مدل‌ها
• 11. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 12. آشنایی با مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌ها
• 13. تکنیک‌های تولید افزوده بازیابی‌محور در مدل‌های زبانی
• 14. مدیریت و ذخیره‌سازی دانش سازمانی با پایگاه داده‌های برداری
• 15. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های زبانی در محیط کسب‌وکار
• 16. روش‌های کاهش سوگیری و حفظ سلامت محتوا در مدل‌ها
• 17. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی سازمانی
• 18. نظارت بر عملکرد مدل و پایش خروجی‌ها در محیط عملیاتی
• 19. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
• 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزاسیون مدل‌ها برای سرعت بیشتر
• 21. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و خلاصه سازی اسناد سازمانی
• 22. استفاده از LLMها در طراحی سیستم‌های پاسخگویی خودکار
• 23. تجزیه و تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها در متون مشتریان
• 24. استخراج اطلاعات ساختاریافته از داده‌های غیرساختاریافته متن
• 25. تولید محتوای متنی سازگار با استانداردهای اخلاقی و شرعی
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سامانه‌های مدیریت پایگاه داده
• 27. طراحی رابط کاربری مبتنی بر زبان طبیعی برای نرم‌افزارهای داخلی
• 28. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 29. آینده‌پژوهی و روندهای هوش مصنوعی در چارچوب قوانین ملی
• 30. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
• 31. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 32. راهکارهای مقابله با توهمات مدل‌های زبانی در محیط‌های حساس
• 33. تست و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی قبل از استقرار نهایی
• 34. مستندسازی فرآیندهای یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی
• 35. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری با تکیه بر LLMها
• 36. مدیریت نسخه‌ها و کنترل تغییرات در مدل‌های زبانی
• 37. ارتقای بهره‌وری سازمانی با استفاده از ابزارهای هوشمند
• 38. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود مستمر مدل‌ها
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی
• 40. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون حقوقی و اداری
• 41. به‌کارگیری الگوهای طراحی استاندارد در معماری سیستم‌های LLM
• 42. تکنیک‌های یادگیری با داده‌های کم برای کسب‌وکارهای نوپا
• 43. بررسی محدودیت‌ها و توانمندی‌های مدل‌های متن‌باز
• 44. استراتژی‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در صنایع استراتژیک
• 45. فناوری‌های نوین در بازنمایی معنایی کلمات و جملات
• 46. تکنیک‌های پیشرفته در بازیابی اطلاعات مرتبط با پرسش‌های کاربر
• 47. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 48. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل برای کاهش تأخیر در سیستم‌های آنلاین
• 49. تلفیق دانش تخصصی حوزه با قدرت مدل‌های زبانی عمومی
• 50. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال سازمان‌های ایرانی
• 51. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در پلتفرم H2O
• 52. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های اشتراکی
• 53. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌های آموزشی از محتوای نامناسب
• 54. استفاده از مدل‌های زبانی در بهبود فرآیندهای تولید محتوای آموزشی
• 55. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی برای حوزه‌های فنی
• 56. ارزیابی تطبیقی مدل‌های مختلف برای نیازهای خاص سازمانی
• 57. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی و چالش‌های آن
• 58. راهکارهای افزایش دقت در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 59. خلاصه سازی خودکار گزارش‌های مدیریتی با رعایت محرمانگی