فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری (با محوریت AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های ابری (با محوریت AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های AWS برای هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 3. انتخاب زیرساخت مناسب برای آموزش و استقرار مدل‌های زبانی
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و ابزارهای مدیریت داده در AWS
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی کلان‌داده‌ها
• 6. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Amazon S3
• 7. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
• 8. پیاده‌سازی نوت‌بوک‌های SageMaker برای آزمایش مدل‌ها
• 9. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face در بستر AWS
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 11. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بر روی خوشه‌های محاسباتی
• 12. استفاده از Amazon EC2 برای پردازش‌های سنگین گرافیکی
• 13. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در زمان آموزش مدل
• 14. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و تنظیم دقیق آن‌ها
• 15. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی فارسی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای استاندارد
• 17. استفاده از سرویس Amazon Bedrock برای دسترسی به مدل‌های پایه
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 19. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت مدل
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی به پرسش بر اساس مستندات داخلی
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی در ابر
• 22. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در سرویس‌های هوش مصنوعی AWS
• 23. استقرار مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی با Amazon SageMaker Endpoints
• 24. استفاده از کانتینرها و Docker برای بسته‌بندی مدل‌های زبانی
• 25. مدیریت و مقیاس‌پذیری خودکار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با Amazon CloudWatch
• 27. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استقرار مدل‌های زبانی
• 28. بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
• 29. پیاده‌سازی خط لوله CI/CD برای مدل‌های زبانی
• 30. استفاده از سرویس‌های مدیریت API برای ارائه خدمات هوش مصنوعی
• 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 32. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک‌تر برای کاربردهای بلادرنگ
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های بومی و قانونی
• 34. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 35. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی و پژوهشی
• 36. تحلیل خروجی مدل‌ها و فیلتر کردن محتوای نامناسب
• 37. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های مستقر در محیط تولید
• 38. ارائه راهکارهای امنیتی برای مقابله با حملات تزریق متن
• 39. بررسی نمونه‌های موفق پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی در ایران
• 40. تدوین نقشه راه برای ارتقای توانمندی‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها