دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی در بستر ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی در بستر ابری AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی نقش رایانش ابری در توسعه هوش مصنوعی
• 4. معرفی سرویس‌های آمازون وب‌سرویس برای یادگیری ماشین
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و دسترسی به سرویس SageMaker
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 7. پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه داده‌های بزرگ
• 8. روش‌های توکنایز کردن متون فارسی و انگلیسی
• 9. انتخاب مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده از Hugging Face
• 10. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و قابلیت‌های آن‌ها
• 11. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای خاص
• 12. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری با نظارت
• 13. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از منابع محاسباتی ابری
• 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در زمان آموزش
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 16. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار بهینه
• 17. آشنایی با روش‌های کوانتایزیشن و هرس کردن مدل
• 18. پیاده‌سازی مدل در محیط SageMaker Endpoints
• 19. مدیریت مقیاس‌پذیری و بارگذاری مدل در بستر ابری
• 20. ایجاد رابط برنامه‌نویسی کاربردی برای مدل‌های زبانی
• 21. تأمین امنیت داده‌ها در فرآیند استقرار مدل
• 22. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های ابری
• 23. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی با CloudWatch
• 24. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های پاسخ‌گویی خودکار
• 26. طراحی سیستم‌های جستجوی معنایی مبتنی بر بردار
• 27. پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری در بستر ابری
• 28. به‌کارگیری تکنیک تولید متن افزوده با بازیابی
• 29. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 30. سیاست‌های فیلترینگ و نظارت بر خروجی مدل‌های زبانی
• 31. تطبیق خروجی مدل با الزامات فرهنگی و متنی
• 32. رفع سوگیری‌های احتمالی در داده‌ها و خروجی مدل
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و دسته‌بندی اسناد
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی متن هوشمند
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید کدهای برنامه‌نویسی
• 36. تلفیق مدل‌های زبانی با فرآیندهای کسب‌وکار
• 37. خودکارسازی خط لوله آموزش و استقرار مدل
• 38. استفاده از قابلیت‌های پردازش ابری برای ارتقای مدل
• 39. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل
• 40. آینده‌نگری و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در محیط ابری