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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی پیشرفته در بستر زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش زبان طبیعی
• 2. معرفی معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. آشنایی با سرویس‌های ابری آمازون برای یادگیری ماشین
• 4. مدیریت هویت و دسترسی‌ها در محیط ابری
• 5. آماده‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای مدل‌های زبانی
• 6. کار با محیط‌های توسعه یکپارچه در بستر ابر
• 7. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 9. بررسی انواع مدل‌های زبانی از منظر مقیاس و کاربرد
• 10. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 11. انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص پردازش زبان
• 12. بارگذاری مدل‌های متن‌باز در محیط توسعه
• 13. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای استقرار مدل
• 14. بهینه‌سازی حافظه و پردازش برای مدل‌های بزرگ
• 15. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای فرایند تنظیم دقیق
• 17. اجرای تنظیم دقیق مدل بر روی زیرساخت ابری
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 19. تکنیک‌های کاهش حجم و فشرده‌سازی مدل‌ها
• 20. به‌کارگیری روش‌های کوانتایزیشن برای افزایش سرعت
• 21. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی
• 22. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در مقیاس بالا
• 23. امنیت و حریم خصوصی در استقرار مدل‌های زبانی
• 24. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 27. معماری تولید افزوده با بازیابی برای مدل‌های زبانی
• 28. یکپارچه‌سازی مدل با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 29. طراحی خط لوله استقرار خودکار مدل
• 30. مدیریت نسخه‌های مدل و آزمایش‌های انجام شده
• 31. استفاده از ابزارهای تحلیل رفتار مدل
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌گوی هوشمند
• 33. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی در محیط ابری
• 34. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل
• 35. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای محتوایی
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. مطالعه موردی: استقرار یک سامانه پردازش متن در ابر
• 38. بهینه‌سازی مصرف منابع در زمان اوج ترافیک
• 39. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل در محیط تولید
• 40. آینده مدل‌های زبانی و چشم‌انداز زیرساخت‌های ابری