اکسپرس 24
کتاب استقرار و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از پلتفرم‌های ابری

کتاب استقرار و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از پلتفرم‌های ابری

تگ‌ها: Azure AI Foundry Azure ML LLM استقرار مدل هوش مصنوعی پلتفرم ابری AI مدل‌های زبان بزرگ مدیریت LLM مدیریت مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی ابری یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از پلتفرم‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLM
  • 3. معماری ترانسفورمر در LLM
  • 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. انواع مدل‌های زبان بزرگ
  • 6. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای LLM
  • 7. مفهوم Azure AI Foundry
  • 8. معماری Azure AI Foundry
  • 9. مؤلفه‌های کلیدی Azure AI Foundry
  • 10. نصب و راه‌اندازی Azure AI Foundry
  • 11. مدیریت داده‌ها برای LLM در پلتفرم ابری
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش LLM
  • 13. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 14. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
  • 15. ذخیره‌سازی داده‌ها در محیط ابری
  • 16. امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های ابری
  • 17. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
  • 18. مبانی آموزش LLM
  • 19. انتخاب معماری مناسب برای آموزش
  • 20. تنظیم ابرپارامترها در آموزش LLM
  • 21. روش‌های بهینه‌سازی آموزش
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
  • 23. متریک‌های ارزیابی LLM
  • 24. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 25. استفاده از داده‌های برچسب‌دار برای تنظیم دقیق
  • 26. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های کم‌داده (Few-shot learning)
  • 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
  • 28. استقرار مدل‌های زبان بزرگ
  • 29. مفاهیم استقرار مدل
  • 30. استقرار LLM در محیط ابری
  • 31. استفاده از Azure Machine Learning برای استقرار
  • 32. کانتینرسازی مدل‌ها (Docker)
  • 33. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس (API)
  • 34. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 35. مراحل MLOps برای LLM
  • 36. اتوماسیون در MLOps
  • 37. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 38. جمع‌آوری بازخورد از مدل
  • 39. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 40. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 41. استفاده از Azure Kubernetes Service (AKS) برای استقرار
  • 42. مزایای AKS برای استقرار LLM
  • 43. تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار در AKS
  • 44. امنیت در استقرار مدل‌ها
  • 45. مدیریت دسترسی به مدل‌های مستقر شده
  • 46. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی
  • 47. نظارت بر تهدیدات امنیتی
  • 48. مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
  • 49. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی
  • 50. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 51. ارتباط LLM با برنامه‌های کاربردی
  • 52. یکپارچه‌سازی LLM با برنامه‌های وب
  • 53. یکپارچه‌سازی LLM با برنامه‌های موبایل
  • 54. ساخت چت‌بات‌های هوشمند با LLM
  • 55. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
  • 56. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLM
  • 57. تولید متن خلاقانه
  • 58. ترجمه ماشینی با LLM
  • 59. تجزیه و تحلیل احساسات با LLM
  • 60. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 61. طبقه‌بندی متن با LLM
  • 62. مدل‌های زبان بزرگ سفارشی
  • 63. توسعه مدل‌های زبان برای کاربردهای خاص
  • 64. آموزش مدل‌های زبان از ابتدا (در صورت لزوم با داده‌های داخلی)
  • 65. تکنیک‌های بهبود دقت مدل‌های سفارشی
  • 66. ارزیابی مدل‌های زبان سفارشی
  • 67. اخلاق در مدل‌های زبان بزرگ
  • 68. سوگیری در LLM و راهکارهای مقابله
  • 69. شفافیت و قابلیت تفسیر LLM
  • 70. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
  • 71. حریم خصوصی کاربران در LLM
  • 72. آینده مدل‌های زبان بزرگ
  • 73. روندهای نوظهور در LLM
  • 74. چالش‌های پیش رو در حوزه LLM
  • 75. نقش LLM در انقلاب صنعتی چهارم
  • 76. یادگیری عمیق و LLM
  • 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LLM
  • 78. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و LLM
  • 79. مفاهیم پیشرفته در معماری ترانسفورمر
  • 80. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
  • 81. پردازش موازی در آموزش LLM
  • 82. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
  • 83. مدیریت حافظه در LLM
  • 84. فشرده‌سازی مدل‌های LLM
  • 85. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 86. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 87. تکنیک‌های کاهش ابعاد مدل
  • 88. نمایش کلمات (Word Embeddings) و LLM
  • 89. مدل‌های Word2Vec، GloVe و FastText
  • 90. بردارهای متنی (Sentence Embeddings)
  • 91. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش
  • 92. شبکه‌های دانش (Knowledge Graphs) و LLM
  • 93. ترکیب LLM با شبکه‌های دانش
  • 94. کاربرد LLM در حوزه سلامت
  • 95. کاربرد LLM در حوزه آموزش
  • 96. کاربرد LLM در حوزه مالی
  • 97. کاربرد LLM در حوزه حقوق
  • 98. کاربرد LLM در حوزه تولید محتوا
  • 99. مدیریت پروژه در استقرار LLM
  • 100. تیم‌سازی برای پروژه‌های LLM

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.