کتاب صوتی راهنمای جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی پیشرفته (DeepSeek) در کاربردهای سازمانی و بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی پیشرفته (DeepSeek) در کاربردهای سازمانی و بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مهندسی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های مدل‌های خانواده DeepSeek
• 3. بررسی معماری Mixture of Experts در مدل‌های زبانی
• 4. نصب و راه‌اندازی پیش‌نیازهای نرم‌افزاری و سخت‌افزاری
• 5. مدیریت محیط‌های مجازی و کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 6. آموزش کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با مفاهیم توکنایزیشن و پردازش متن در مدل‌های بزرگ
• 8. روش‌های بارگذاری مدل‌های متن‌باز در محیط‌های بومی
• 9. اصول مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 10. تکنیک‌های استدلال زنجیره‌ای و بهبود دقت پاسخ‌دهی
• 11. استفاده از کوانتایزیشن برای بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 12. روش‌های استقرار مدل بر روی پردازنده‌های گرافیکی
• 13. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای اجرای مدل‌های محلی
• 14. پیاده‌سازی رابط کاربری چت‌بات‌های سازمانی
• 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی در مدل
• 16. روش‌های تنظیم دقیق مدل بر روی داده‌های اختصاصی
• 17. آموزش آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌های فارسی برای آموزش
• 18. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در بهره‌برداری از هوش مصنوعی
• 19. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پیاده‌سازی‌های سازمانی
• 20. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل در کاربردهای خاص
• 21. مدیریت خطاهای مدل و کاهش توهمات متنی
• 22. استقرار مدل در محیط‌های ابری امن و داخلی
• 23. به‌کارگیری تکنیک تولید متن با بازیابی (RAG) برای افزایش دقت
• 24. اتصال مدل به پایگاه‌های داده سازمانی و اسناد داخلی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند به سوالات متنی
• 26. طراحی سیستم‌های طبقه‌بندی هوشمند اسناد اداری
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی خودکار گزارش‌ها
• 28. بهینه‌سازی استقرار مدل برای استفاده همزمان کاربران
• 29. مانیتورینگ و ثبت وقایع در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 30. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
• 31. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 32. آشنایی با ابزارهای تحلیل و مصورسازی خروجی مدل
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندهای سازمانی
• 34. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای رفع آن
• 35. آینده مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزارهای بومی
• 36. تدوین استراتژی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
• 37. آشنایی با استانداردهای ملی در حوزه هوش مصنوعی
• 38. حل چالش‌های بومی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 39. پروژه‌های عملی و ارائه راهکارهای نهایی استقرار