دوره ساخت چت‌بات‌های سفارشی با اتصال داده‌های خصوصی به ChatGPT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت چت‌بات‌های سفارشی با اتصال داده‌های خصوصی به ChatGPT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. اصول اولیه مدل‌های زبان بزرگ
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 4. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 5. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 6. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در دنیای واقعی
• 7. مفهوم LLMOps
• 8. اهمیت LLMOps در توسعه نرم‌افزار
• 9. چرخه حیات LLMOps
• 10. مراحل عملیات مدل‌های زبان بزرگ
• 11. مدیریت داده‌ها در LLMOps
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبان بزرگ
• 13. پاکسازی داده‌ها
• 14. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 15. تولید داده‌ها
• 16. ذخیره‌سازی داده‌ها
• 17. امنیت داده‌ها
• 18. تنظیم مدل‌های زبان بزرگ
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 20. تنظیم با یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 21. تنظیم پارامترها
• 22. نظارت بر مدل‌ها
• 23. پایش عملکرد مدل
• 24. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 25. تشخیص خارج از توزیع (Out-of-Distribution Detection)
• 26. مدیریت خطاها
• 27. استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 28. زیرساخت‌های استقرار
• 29. استقرار در محیط‌های ابری
• 30. استقرار در محیط‌های داخلی (On-Premise)
• 31. استقرار به عنوان سرویس (SaaS)
• 32. استقرار در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 33. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
• 34. کانال‌های انتشار مدل (Model Release Channels)
• 35. امنیت در استقرار مدل‌ها
• 36. مدیریت دسترسی‌ها
• 37. رمزنگاری داده‌ها
• 38. حفاظت در برابر حملات
• 39. اتصال داده‌های خصوصی به مدل‌های زبان بزرگ
• 40. مفهوم داده‌های خصوصی
• 41. اهمیت اتصال داده‌های خصوصی
• 42. روش‌های اتصال داده‌ها
• 43. بازیابی افزوده (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 44. پایگاه‌های دانش
• 45. نمایه‌سازی داده‌ها
• 46. جستجوی معنایی
• 47. مدل‌های جاسازی (Embedding Models)
• 48. استفاده از بردارهای معنایی
• 49. جداول پایگاه داده
• 50. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 51. اتصال به API های خارجی
• 52. ارتباط با OpenAI API
• 53. استفاده از Actions در ChatGPT
• 54. مفهوم Actions
• 55. نحوه تعریف Actions
• 56. فراخوانی Actions از ChatGPT
• 57. مثال‌های عملی از Actions
• 58. ساخت چت‌بات‌های سفارشی
• 59. تعریف هدف چت‌بات
• 60. طراحی جریان مکالمه
• 61. پیاده‌سازی منطق چت‌بات
• 62. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ در چت‌بات
• 63. اتصال چت‌بات به داده‌های خصوصی
• 64. تست و ارزیابی چت‌بات
• 65. بهبود مستمر چت‌بات
• 66. ملاحظات اخلاقی در LLMOps
• 67. شفافیت مدل‌ها
• 68. مسئولیت‌پذیری
• 69. حریم خصوصی کاربران
• 70. سوگیری در مدل‌ها
• 71. کاهش سوگیری
• 72. کاربردهای LLMOps در صنایع مختلف
• 73. خدمات مشتری
• 74. آموزش و پرورش
• 75. بهداشت و درمان
• 76. مالی و بانکی
• 77. تجارت الکترونیک
• 78. تولید محتوا
• 79. آینده LLMOps
• 80. نوآوری‌های جدید در LLMOps
• 81. چالش‌های آینده
• 82. فرصت‌های پیش رو
• 83. جمع‌بندی مباحث LLMOps
• 84. مبانی شرعی و قانونی در توسعه نرم‌افزار
• 85. مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 86. استانداردهای اسلامی در فناوری اطلاعات
• 87. اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار
• 88. کاربرد هوش مصنوعی در چارچوب قوانین
• 89. توسعه چت‌بات‌ها با رویکرد اسلامی
• 90. امنیت سایبری و حفاظت از اطلاعات در ایران
• 91. قوانین بانک مرکزی و رمزارزها
• 92. مقررات وزارت بهداشت در حوزه پزشکی
• 93. ضوابط وزارت ارشاد در حوزه هنر
• 94. فرهنگ خانواده ایرانی-اسلامی در نرم‌افزار
• 95. حفظ منافع ملی در توسعه فناوری
• 96. ملاحظات حقوقی در استفاده از APIها
• 97. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با رعایت مقررات
• 98. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 99. توسعه پایدار در حوزه فناوری اطلاعات
• 100. نوآوری مسئولانه در هوش مصنوعی