اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از ترنسفورمرها تا امروز
• 3. معماری مدل‌های زبانی و مکانیسم توجه
• 4. بررسی چرخه حیات توسعه سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 5. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای سازمانی و محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 6. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 8. روش‌های مختلف تعامل با مدل‌های زبانی از طریق پرامپت
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 10. استفاده از الگوهای طراحی پرامپت برای وظایف پیچیده
• 11. مفهوم و کاربرد حافظه در مدل‌های زبانی
• 12. پیاده‌سازی زنجیره تفکر در پرامپت‌ها
• 13. آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی
• 14. مدیریت محیط‌های توسعه و نیازمندی‌های نرم‌افزاری
• 15. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و پردازش اسناد سازمانی
• 16. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و جستجوی معنایی
• 17. معماری تولید افزوده با بازیابی یا همان RAG
• 18. استراتژی‌های قطعه‌بندی داده‌ها برای بهبود کارایی سیستم‌های RAG
• 19. ارزیابی و بهبود کیفیت بازیابی اطلاعات در سیستم‌های هوشمند
• 20. تکنیک‌های بازنویسی پرس‌وجو برای افزایش دقت مدل
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با زیرساخت‌های موجود سازمانی
• 22. اصول طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 24. تعیین شاخص‌های کلیدی عملکرد برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 25. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های استنتاج
• 26. روش‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 27. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل بر روی داده‌های اختصاصی
• 28. مدیریت داده‌های آموزشی و رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 29. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی خطاهای احتمالی
• 30. مدیریت و اصلاح توهمات مدل در پاسخ‌های تولید شده
• 31. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد انسانی در چرخه بهبود مدل
• 32. ملاحظات مقیاس‌پذیری در استقرار سامانه‌های هوشمند
• 33. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری و محلی
• 34. امنیت در برابر حملات تزریق پرامپت و نفوذ به مدل
• 35. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 36. خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی برای مدل‌های زبانی
• 37. مانیتورینگ و ثبت وقایع در سامانه‌های هوشمند
• 38. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها در طول زمان
• 39. بررسی چالش‌های حقوقی و انطباق با مقررات ملی
• 40. آینده هوش مصنوعی و مسیر پیش رو برای توسعه‌دهندگان در ایران