کتاب راهنمای جامع راه‌اندازی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بومی‌سازی‌شده بر روی زیرساخت‌های محلی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع راه‌اندازی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بومی‌سازی‌شده بر روی زیرساخت‌های محلی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 3. مزایای اجرای محلی مدل‌های زبانی در مقایسه با سرویس‌های ابری
• 4. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های محلی
• 5. سخت‌افزار مورد نیاز برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. انتخاب کارت گرافیک و حافظه گرافیکی مناسب
• 7. محیط‌های نرم‌افزاری و سیستم‌عامل‌های بهینه برای هوش مصنوعی
• 8. نصب و پیکربندی پایتون و ابزارهای توسعه مورد نیاز
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
• 10. مفهوم مدل‌های متن‌باز و پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری مدل
• 11. کار با مدل‌های خانواده لاما و میسترال
• 12. آشنایی با فرمت‌های فشرده‌سازی مدل مانند جی‌جی‌اف‌اف
• 13. استفاده از ابزار او‌ال‌ال‌ام برای مدیریت مدل‌ها
• 14. راه‌اندازی سرور محلی با استفاده از او‌ال‌ال‌ام
• 15. نصب و تنظیم رابط کاربری گرافیکی برای تعامل با مدل
• 16. مدیریت حافظه در هنگام اجرای مدل‌های بزرگ
• 17. استفاده از کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزارهای ضعیف‌تر
• 18. روش‌های بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 19. استفاده از پرامپت‌نویسی مهندسی‌شده برای بهبود خروجی
• 20. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ مدل با استفاده از داده‌های متنی
• 21. مبانی بازیابی اطلاعات برای مدل‌های زبانی
• 22. پیاده‌سازی پایگاه داده برداری برای حافظه بلندمدت مدل
• 23. اتصال منابع متنی داخلی به مدل برای پرسش و پاسخ تخصصی
• 24. شخصی‌سازی رفتار مدل با استفاده از سیستم‌پرامپت
• 25. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های محلی
• 26. رفع خطاهای رایج در هنگام بارگذاری مدل‌ها
• 27. مدیریت مصرف منابع سیستم در هنگام اجرای مدل
• 28. ایجاد محیط‌های ایزوله برای پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از رابط برنامه‌نویسی مدل
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های محلی با ابزارهای تولید محتوا
• 31. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
• 32. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 33. روش‌های بهبود دانش مدل در حوزه‌های تخصصی فارسی
• 34. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های متن‌باز
• 35. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 36. مستندسازی و آرشیو مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 37. امنیت زیرساخت‌های محلی در برابر دسترسی‌های غیرمجاز
• 38. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های آفلاین
• 39. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 40. آینده هوش مصنوعی محلی و استقلال فناوری در کشور