فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در نرم‌افزارهای بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در نرم‌افزارهای بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردی مدل‌های زبانی و مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 2. معماری مدل‌های ترنسفورمر و نحوه عملکرد پردازش زبان طبیعی
• 3. بررسی چرخه‌حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 4. انتخاب مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری بر اساس نیازهای بومی
• 5. آماده‌سازی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای استقرار مدل‌ها
• 6. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و مهندسی داده برای مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های پیش‌پردازش و استانداردسازی داده‌های متنی فارسی
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 9. پیاده‌سازی استراتژی‌های مهندسی پرامپت در سیستم‌های تعاملی
• 10. آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی
• 11. مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی ظرفیت حافظه در مدل‌های زبانی
• 12. آشنایی با معماری بازیابی-افزوده یا RAG برای افزایش دقت مدل
• 13. نحوه ساخت و مدیریت پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
• 14. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 15. تکنیک‌های تعبیه متن یا Embedding برای تحلیل داده‌های متنی
• 16. استفاده از مدل‌های متن‌باز و اجرای محلی آن‌ها در سرورهای داخلی
• 17. اصول تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های اختصاصی
• 18. تکنیک‌های کارآمد برای تنظیم دقیق با منابع محاسباتی محدود
• 19. ارزیابی کیفیت خروجی مدل و معیارهای سنجش دقت و اعتبار
• 20. پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی و فیلترینگ محتوا در خروجی مدل‌ها
• 21. جلوگیری از تزریق پرامپت و نفوذ در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 22. مدیریت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش‌های هوشمند
• 23. طراحی رابط کاربری برای تعامل بهینه کاربر با هوش مصنوعی
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌گوی خودکار با قابلیت استناد به منابع
• 25. توسعه ابزارهای تحلیل اسناد و خلاصه‌سازی متون سازمانی
• 26. استفاده از هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سرویس‌های وب و APIها
• 28. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. استفاده از مدل‌های مولد در تولید و بهینه‌سازی کدهای برنامه‌نویسی
• 30. تست و اعتبارسنجی خودکار کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 31. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل لاگ‌های سیستم در محیط عملیاتی
• 32. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای کاربران انبوه
• 33. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 34. بررسی مدل‌های چندوجهی و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر و متن
• 35. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای ملی
• 36. آینده هوش مصنوعی در زیست‌بوم فناوری اطلاعات کشور
• 37. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند بومی