فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی هوشمند بر بستر زیرساخت‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی هوشمند بر بستر زیرساخت‌های ابری AWS

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

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 زیرساخت‌های ابری در توسعه هوش مصنوعی
• 4. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در آمازون وب‌سرویس
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و دسترسی به منابع پردازشی ابری
• 6. انتخاب مدل‌های زبانی متن‌باز برای استقرار در محیط ابری
• 7. مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 8. تکنیک‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در زبان فارسی
• 9. بررسی ابزارهای مدیریت داده در اکوسیستم AWS
• 10. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از SageMaker
• 11. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی مدل در بستر ابری
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
• 13. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های زبانی پس از آموزش
• 14. بهینه‌سازی مصرف منابع پردازشی در زمان استقرار
• 15. استقرار مدل در محیط عملیاتی با استفاده از نقاط پایانی
• 16. مدیریت حافظه و پردازش موازی در استقرار مدل‌های بزرگ
• 17. ایمن‌سازی مدل‌های زبانی در برابر تهدیدات سایبری
• 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 19. نظارت بر عملکرد مدل و لاگ‌برداری در محیط ابری
• 20. استفاده از قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار در AWS
• 21. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر دانش داخلی
• 22. معماری بازیابی اطلاعات برای بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 23. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 24. کاربرد مدل‌های زبانی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 25. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با مدل مستقرشده
• 26. بررسی ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین بومی در پردازش داده‌ها
• 27. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. استفاده از مدل‌های سبک برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ابری
• 31. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی از توسعه تا تولید
• 32. تست‌های نفوذ و ارزیابی امنیت داده‌های آموزشی
• 33. بهینه‌سازی توان عملیاتی مدل‌های زبانی در مقیاس بالا
• 34. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل
• 35. آینده‌نگری و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در بستر ابری