دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: مهندسی سیستم‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: معماری و مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های هوشمند و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری لایه‌ای سیستم‌های هوشمند
• 3. مفهوم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. الگوریتم‌های توزیع‌شده برای پردازش زبان طبیعی
• 5. بانک‌های داده توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. معماری میکروسرویس‌ها در سیستم‌های هوشمند
• 7. مدیریت داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 8. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای سیستم‌های هوشمند
• 9. استفاده از کانتینرها و ارکستراسیون در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 10. پیاده‌سازی API برای دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. مبانی شبکه‌های کامپیوتری برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 12. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 13. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 14. استراتژی‌های کشینگ برای بهبود عملکرد سیستم‌های هوشمند
• 15. مقیاس‌بندی پایگاه داده‌ها برای حجم بالای داده
• 16. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 17. مانیتورینگ و لاگینگ سیستم‌های توزیع‌شده
• 18. امنیت سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 19. تست و دیباگینگ سیستم‌های توزیع‌شده
• 20. استفاده از صف‌های پیام برای ارتباط غیرهمزمان
• 21. معماری رویدادمحور در سیستم‌های هوشمند
• 22. الگوریتم‌های هماهنگ‌سازی توزیع‌شده
• 23. استفاده از سیستم‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. استفاده از GPUها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 26. استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 27. مبانی بلاکچین و کاربرد آن در سیستم‌های هوشمند
• 28. مفهوم DevOps و CI/CD در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 29. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و هشداردهی
• 30. تحلیل عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده
• 31. شناسایی گلوگاه‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 32. بهینه‌سازی کدهای موازی
• 33. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 35. مقدمه‌ای بر پردازش متن و تحلیل احساسات
• 36. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 37. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 38. استفاده از Embeddingهای کلمه
• 39. استفاده از Attention Mechanism
• 40. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 42. ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 43. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 44. تحلیل روابط بین موجودیت‌ها
• 45. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در ربات‌های گفتگو
• 46. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 47. توسعه سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در محیط‌های محدود
• 49. استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 50. استفاده از تکنیک‌های Pruning
• 51. استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation
• 52. مفاهیم پردازش زبان طبیعی
• 53. تحلیل موردی سیستم‌های هوشمند موجود
• 54. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 55. آینده سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 56. اخلاق در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 57. مباحث حقوقی مرتبط با سیستم‌های هوشمند
• 58. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوشمند
• 59. معماری‌های مبتنی بر Event Sourcing
• 60. استفاده از Data Lakeها در سیستم‌های هوشمند
• 61. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 62. تکنیک‌های افزایش داده در پردازش زبان طبیعی
• 63. مقدمه‌ای بر پردازش صدا و تبدیل گفتار به متن
• 64. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تحلیل گفتار
• 65. مفاهیم امنیت داده و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند