کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی جمنای با استفاده از داده‌های اختصاصی در پلتفرم Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی جمنای با استفاده از داده‌های اختصاصی در پلتفرم Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری مدل‌های جمنای در پلتفرم گوگل کلاود
• 2. آشنایی با محیط عملیاتی Vertex AI و مدیریت منابع
• 3. مبانی اتصال داده‌های اختصاصی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. درک مفهوم Grounding و نقش آن در کاهش توهمات مدل
• 5. بررسی نقش موتور جستجوی گوگل در ارتقای دقت پاسخ‌دهی
• 6. پیکربندی پروژه‌های Vertex AI و تنظیم دسترسی‌های امنیتی
• 7. آماده‌سازی مجموعه داده‌های اختصاصی برای اتصال به مدل
• 8. فرمت‌های استاندارد داده برای استفاده در مدل‌های جمنای
• 9. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در محیط ابری
• 10. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها جهت افزایش کیفیت خروجی مدل
• 11. معرفی ابزارهای Grounding در کنسول مدیریت Vertex AI
• 12. پیاده‌سازی نخستین اتصال داده اختصاصی به مدل جمنای
• 13. مدیریت و بهینه‌سازی پرس‌وجوها در مدل‌های مبتنی بر داده
• 14. استفاده از ابزارهای جستجوی اختصاصی در محیط سازمانی
• 15. تنظیم پارامترهای مدل برای کنترل میزان استناد به داده‌ها
• 16. تحلیل کیفیت پاسخ‌های مدل با استفاده از داده‌های مرجع
• 17. ارزیابی دقت مدل در مواجهه با داده‌های متنی و اسنادی
• 18. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای اتصال به منابع داده
• 19. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های اختصاصی
• 20. مدیریت دسترسی کاربران به مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 21. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت با تکیه بر داده‌های Grounding
• 22. استفاده از APIهای Vertex AI برای یکپارچه‌سازی مدل در برنامه‌ها
• 23. بررسی چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 24. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل گزارش‌های خروجی
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. مقایسه عملکرد مدل‌های جمنای با و بدون داده‌های اختصاصی
• 27. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند بر اساس اسناد داخلی
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود مستمر دقت مدل
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان سازمانی
• 30. استانداردهای نگهداری و به‌روزرسانی داده‌های متصل به مدل
• 31. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و پیکربندی‌های داده
• 32. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای عبور از چالش‌ها
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های جمنای با بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای
• 34. استفاده از داده‌های غیرساختارمند در مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. طراحی معماری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استنادپذیری بالا
• 36. نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندهای اداری و سازمانی
• 37. تحلیل و گزارش‌گیری از عملکرد مدل در محیط تولید
• 38. اصول اخلاقی و رعایت مقررات در توسعه هوش مصنوعی سازمانی
• 39. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های پژوهشی و آموزشی
• 40. ارائه نقشه‌راه توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی