کتاب صوتی راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از زیرساخت‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پروژه و منابع سخت‌افزاری
• 4. مبانی استفاده از Amazon SageMaker برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 6. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در محیط ابری
• 7. روش‌های برداری‌سازی متن و مدل‌های جاسازی کلمات
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط Amazon SageMaker
• 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 10. استفاده از منابع محاسباتی GPU در فضای ابری برای بهینه‌سازی آموزش
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در طول آموزش مدل
• 12. روش‌های کاهش حجم مدل و فشرده‌سازی برای استقرار بهینه
• 13. آشنایی با ابزارهای توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 15. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 16. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 17. پیاده‌سازی معماری بازیابی-افزوده (RAG) در AWS
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 19. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 20. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی در سرویس‌های AWS
• 21. استقرار مدل‌های زبانی به عنوان رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 22. استفاده از Amazon API Gateway برای مدیریت درخواست‌ها
• 23. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 24. بهینه‌سازی تأخیر و نرخ پاسخ‌دهی در استقرار مدل
• 25. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های زبانی در محیط ابری
• 26. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. استفاده از Amazon Bedrock برای بهره‌گیری از مدل‌های پایه
• 28. طراحی خط لوله‌های عملیاتی یادگیری ماشین (MLOps)
• 29. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های بومی و قانونی
• 31. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در کاربردهای واقعی
• 32. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. ارتقای مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 34. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای استقرار سریع مدل
• 35. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی و چالش‌های آن
• 36. بهینه‌سازی توکن‌بندی برای بهبود کیفیت پردازش زبان
• 37. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای سازمانی
• 38. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 39. چشم‌انداز توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی در ایران