اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی و عملیات برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و عملیات برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: عملیات و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 2. اصول بنیادی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 4. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ
• 5. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 6. مقدمه‌ای بر عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)
• 7. اهمیت LLMOps در توسعهٔ برنامه‌های کاربردی
• 8. چرخهٔ حیات توسعهٔ مدل‌های زبان بزرگ
• 9. مراحل عملیاتی مدل‌های زبان بزرگ
• 10. مدیریت داده‌ها در LLMOps
• 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 12. سازماندهی و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 13. کنترل کیفیت داده‌ها
• 14. مدیریت نسخهٔ داده‌ها
• 15. توسعهٔ مدل در LLMOps
• 16. انتخاب معماری مدل مناسب
• 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پایه
• 18. آموزش افزایشی (Incremental Training)
• 19. توسعهٔ مدل‌های سفارشی
• 20. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 22. تست واحد و یکپارچه‌سازی مدل
• 23. مدیریت نسخهٔ مدل
• 24. استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 25. استراتژی‌های استقرار مدل
• 26. استقرار در محیط‌های ابری
• 27. استقرار در محیط‌های داخلی (On-premises)
• 28. استقرار مدل‌های توزیع‌شده
• 29. مدیریت زیرساخت استقرار
• 30. پایش و نظارت بر مدل‌های مستقر
• 31. معماری پایش مدل
• 32. جمع‌آوری متریک‌های عملکرد
• 33. تشخیص و هشدار خطا
• 34. مدیریت چرخهٔ عمر مدل
• 35. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 36. بازگردانی (Rollback) مدل‌ها
• 37. مدیریت انقضای مدل
• 38. امنیت در LLMOps
• 39. امنیت داده‌ها در چرخهٔ حیات مدل
• 40. امنیت مدل در برابر حملات
• 41. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 42. اصول اخلاقی در LLMOps
• 43. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل
• 44. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 45. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 46. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در عمل
• 47. توسعهٔ چت‌بات‌های هوشمند
• 48. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. تولید محتوا با مدل‌های زبان
• 50. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 51. ترجمهٔ ماشینی پیشرفته
• 52. تحلیل احساسات متون
• 53. کاربرد در حوزهٔ سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 54. کاربرد در حوزهٔ آموزش (با رعایت پروتکل‌ها)
• 55. کاربرد در حوزهٔ مالی (با چارچوب بانکی بدون ربا)
• 56. چالش‌های عملیاتی در LLMOps
• 57. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
• 58. مدیریت هزینه‌ها
• 59. پیچیدگی‌های فنی
• 60. مدیریت تیم‌ها و همکاری
• 61. ابزارها و پلتفرم‌های LLMOps
• 62. معرفی ابزارهای متن‌باز
• 63. معرفی پلتفرم‌های ابری
• 64. انتخاب ابزار مناسب برای تیم
• 65. ساخت خطوط لولهٔ (Pipelines) CI/CD برای LLMs
• 66. مفهوم CI/CD در LLMOps
• 67. خودکارسازی تست و ارزیابی
• 68. خودکارسازی استقرار
• 69. خودکارسازی پایش
• 70. استفاده از کانتینرها (مانند Docker)
• 71. مدیریت کانتینرها (مانند Kubernetes)
• 72. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 73. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 74. تکنیک‌های هرس (Pruning)
• 75. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 76. مدیریت دانش در LLMOps
• 77. مستندسازی فرآیندها
• 78. اشتراک‌گذاری تجربیات
• 79. یادگیری مستمر
• 80. توسعهٔ برنامه‌های کاربردی هوشمند با تأکید بر منافع ملی
• 81. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 82. یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 83. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 85. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای متن
• 86. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 87. جاسازی جملات (Sentence Embeddings)
• 88. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 89. مدل‌های مولد مبتنی بر ترنسفورمر (مانند GPT)
• 90. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
• 91. کنترل خروجی مدل‌های مولد
• 92. مدیریت تعامل با کاربر در برنامه‌های هوشمند
• 93. طراحی رابط کاربری (UI) برای برنامه‌های LLM
• 94. طراحی تجربهٔ کاربری (UX) برای برنامه‌های LLM
• 95. مدیریت وضعیت مکالمه (Conversation State Management)
• 96. ارتباط بین مدل‌های زبان و پایگاه‌های دانش
• 97. پرس‌وجو از پایگاه‌های دانش توسط LLMs
• 98. تولید پاسخ‌های مبتنی بر دانش
• 99. حفظ سازگاری و دقت اطلاعات
• 100. ارزیابی جامع و مستمر سیستم‌های LLM