کتاب صوتی راهنمای جامع بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی Vertex AI برای توسعه سامانه‌های هوشمند بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی Vertex AI برای توسعه سامانه‌های هوشمند بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی گوگل
• 2. معرفی پلتفرم Vertex AI و اکوسیستم هوش مصنوعی گوگل
• 3. مدیریت پروژه‌ها و تنظیمات اولیه در کنسول گوگل کلود
• 4. بررسی امنیت و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری مطابق با ضوابط داخلی
• 5. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن
• 6. کار با محیط Vertex AI Studio برای آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مفاهیم پایه پرامپت‌نویسی مهندسی‌شده برای مدل‌های زبانی
• 8. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 9. کار با مدل‌های خانواده Gemini در محیط ابری
• 10. مدیریت پارامترهای مدل شامل دما و حداکثر طول توکن
• 11. استفاده از کتابخانه مدل‌های آماده و پیش‌آموزش‌دیده
• 12. شخصی‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک Tuned Models
• 13. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در توسعه سامانه‌های بومی
• 14. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در فضای ابری
• 15. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی با ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 16. استخراج موجودیت‌های نام‌دار و تحلیل احساسات متنی
• 17. کار با APIهای هوش مصنوعی گوگل برای یکپارچه‌سازی در برنامه‌ها
• 18. مدیریت چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 19. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌دهی مدل با استفاده از دانش اختصاصی
• 20. مبانی جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات پیشرفته
• 21. استفاده از Embeddings برای تحلیل شباهت‌های متنی
• 22. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 23. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم ابری
• 24. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 26. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های بومی
• 27. مقابله با سوگیری در مدل‌های زبانی و افزایش دقت پاسخ‌ها
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت و کنترل دسترسی در Vertex AI
• 29. توسعه سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند بر اساس مستندات سازمانی
• 30. خودکارسازی فرایندهای تحلیل داده با استفاده از خط لوله Vertex AI
• 31. ارزیابی و تست مدل‌های هوش مصنوعی قبل از بهره‌برداری
• 32. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 33. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل کلان‌داده‌های سازمانی
• 34. امن‌سازی تبادل داده بین زیرساخت‌های محلی و پلتفرم ابری
• 35. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و بازگشت به تنظیمات قبلی
• 37. طراحی واسط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوشمند
• 38. تجزیه و تحلیل گزارش‌های عملکرد و خطایابی مدل‌ها
• 39. به‌کارگیری یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 40. آینده هوش مصنوعی و نقش راهکارهای ابری در توسعه ملی