, ,

کتاب مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)
  • 2. اصول مهندسی نرم‌افزار در LLMOps
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری مدل‌های زبان بزرگ
  • 5. چارچوب‌های متن‌باز برای LLMs
  • 6. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد
  • 7. مراحل چرخه حیات مدل زبان بزرگ
  • 8. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLMs
  • 10. تکنیک‌های افزایش داده برای LLMs
  • 11. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
  • 12. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
  • 15. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 16. کتابخانه‌ها و ابزارهای ارزیابی
  • 17. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
  • 18. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 19. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌ها (Model Registry)
  • 20. استقرار مدل‌های زبان بزرگ (Model Deployment)
  • 21. استراتژی‌های استقرار
  • 22. راه‌اندازی مدل در محیط عملیاتی
  • 23. مقیاس‌پذیری زیرساخت LLMOps
  • 24. مدیریت منابع محاسباتی
  • 25. بهینه‌سازی هزینه در LLMOps
  • 26. نظارت بر مدل‌های در حال اجرا (Monitoring)
  • 27. تشخیص انحراف مدل (Model Drift Detection)
  • 28. مدیریت بازخورد کاربران
  • 29. بهبود مستمر مدل‌ها
  • 30. بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
  • 31. به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 32. امنیت در LLMOps
  • 33. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 34. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 35. حریم خصوصی در LLMs
  • 36. اصول اخلاقی در LLMOps
  • 37. سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ
  • 38. کاهش سوگیری در LLMs
  • 39. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 40. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
  • 41. کاربرد LLMOps در صنایع مختلف
  • 42. LLMOps در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. LLMOps در تولید محتوا
  • 44. LLMOps در تحلیل داده‌ها
  • 45. LLMOps در خدمات مشتری
  • 46. LLMOps در توسعه نرم‌افزار
  • 47. ابزارهای متن‌باز برای LLMOps
  • 48. معرفی Docker و Kubernetes در LLMOps
  • 49. استفاده از MLflow در LLMOps
  • 50. کاربرد Kubeflow در LLMOps
  • 51. معرفی Ray در LLMOps
  • 52. استفاده از FastAPI برای API مدل‌ها
  • 53. مدیریت پایپ‌لاین‌ها با Airflow
  • 54. پیاده‌سازی CI/CD برای LLMs
  • 55. تست خودکار در LLMOps
  • 56. استفاده از GitOps در LLMOps
  • 57. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
  • 58. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 59. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI) در LLMOps
  • 60. شفافیت در مدل‌های زبان بزرگ
  • 61. ارتباط با ذینفعان در LLMOps
  • 62. مستندسازی در LLMOps
  • 63. آموزش تیم‌ها در زمینه LLMOps
  • 64. آینده LLMOps
  • 65. نوآوری‌ها در LLMOps
  • 66. چالش‌های پیش روی LLMOps
  • 67. مقایسه چارچوب‌های مختلف LLMOps
  • 68. اصول طراحی سیستم‌های LLMOps
  • 69. بهینه‌سازی تأخیر (Latency) در LLMOps
  • 70. مدیریت حافظه در LLMOps
  • 71. استفاده از GPU و TPU در LLMOps
  • 72. پایپ‌لاین‌های داده در LLMOps
  • 73. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در LLMOps
  • 74. پردازش آنی (Real-time Processing) در LLMOps
  • 75. استانداردسازی فرآیندها در LLMOps
  • 76. مدیریت دانش در LLMOps
  • 77. یادگیری تقویتی در LLMOps
  • 78. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 79. LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 80. LLMs در پاسخگویی به سؤالات
  • 81. LLMs در تحلیل احساسات
  • 82. LLMs در تولید کد
  • 83. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMs
  • 84. تکنیک‌های Prompt Engineering
  • 85. بهینه‌سازی Prompt ها
  • 86. ارزیابی Prompt ها
  • 87. ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM
  • 88. طراحی رابط کاربری برای LLM ها
  • 89. تست A/B برای مدل‌ها
  • 90. مدیریت خطا در LLMOps
  • 91. پشتیبانی فنی برای LLM ها
  • 92. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 93. LLMOps برای مدل‌های چندوجهی
  • 94. اخلاق در توسعه LLMs چندوجهی
  • 95. آینده شغلی در حوزه LLMOps
  • 96. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان LLMOps
  • 97. مطالعات موردی موفق در LLMOps
  • 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های LLMOps
  • 99. برنامه‌ریزی استراتژیک برای LLMOps
  • 100. مدیریت ریسک در LLMOps

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی عملیات مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (Open Source LLMOps)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا