فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی عملیات مدل‌های زبان کوچک (GPT-2): رویکردی نوین در یادگیری ماشین و علم داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی عملیات مدل‌های زبان کوچک (GPT-2): رویکردی نوین در یادگیری ماشین و علم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبان بزرگ و LLMOps
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLMOps
• 3. معماری ترانسفورمر در مدل های زبان
• 4. آشنایی با GPT-2
• 5. مجموعه داده ها و پیش پردازش برای آموزش مدل زبان
• 6. آماده سازی داده ها برای آموزش GPT-2
• 7. معماری GPT-2 و اجزای آن
• 8. پیاده سازی مدل GPT-2 با PyTorch
• 9. آموزش پایه مدل GPT-2
• 10. تنظیم ابرپارامترها در آموزش مدل زبان
• 11. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
• 12. ارزیابی عملکرد مدل زبان
• 13. معیارهای ارزیابی مدل های زبان
• 14. تکنیک های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل زبان
• 15. تنظیم دقیق GPT-2 برای وظایف خاص
• 16. کاربرد تنظیم دقیق در LLMOps
• 17. مدیریت نسخه های مدل
• 18. ردیابی آزمایش ها و نتایج
• 19. اصول مهندسی نرم افزار در LLMOps
• 20. توسعه کد قابل نگهداری برای مدل های زبان
• 21. مستندسازی مدل ها و فرآیندها
• 22. استقرار مدل های زبان
• 23. روش های استقرار مدل
• 24. ایجاد API برای مدل های زبان
• 25. مقیاس پذیری در استقرار مدل
• 26. نظارت بر مدل های مستقر شده
• 27. تشخیص افت عملکرد مدل
• 28. بازآموزی مدل ها
• 29. مدیریت چرخه عمر مدل
• 30. مبانی MLOps
• 31. تفاوت LLMOps با MLOps سنتی
• 32. ابزارهای LLMOps: معرفی و مقایسه
• 33. پلتفرم های ابری برای LLMOps
• 34. استفاده از Docker برای بسته بندی مدل
• 35. استفاده از Kubernetes برای استقرار و مدیریت
• 36. پایپ لاین های CI/CD برای مدل های زبان
• 37. اتوماسیون در LLMOps
• 38. تست خودکار مدل ها
• 39. مدیریت داده ها در LLMOps
• 40. کیفیت داده ها و نقش آن در LLMOps
• 41. پاکسازی و اعتبارسنجی داده ها
• 42. امنیت در LLMOps
• 43. حفاظت از مدل ها و داده ها
• 44. حریم خصوصی در LLMOps
• 45. ملاحظات اخلاقی در LLMOps
• 46. شفافیت در مدل های زبان
• 47. قابلیت تفسیر مدل ها (Explainability)
• 48. مدیریت ریسک در LLMOps
• 49. برنامه ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
• 50. نمونه سازی سریع در LLMOps
• 51. بهینه سازی مدل ها برای استقرار
• 52. تکنیک های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 53. هرس کردن (Pruning) مدل ها
• 54. کارایی پردازشی مدل ها
• 55. مقایسه مدل های زبان کوچک و بزرگ
• 56. آموزش مدل های زبان از ابتدا
• 57. کاربرد مدل های زبان در پردازش زبان طبیعی
• 58. خلاصه سازی متن با مدل های زبان
• 59. ترجمه ماشینی با مدل های زبان
• 60. تولید متن خلاقانه
• 61. سیستم های پرسش و پاسخ
• 62. تحلیل احساسات با مدل های زبان
• 63. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 64. فیلتر کردن محتوا و تشخیص اسپم
• 65. کاربردهای LLMOps در صنایع مختلف
• 66. LLMOps در حوزه سلامت
• 67. LLMOps در حوزه مالی
• 68. LLMOps در حوزه آموزش
• 69. LLMOps در حوزه خدمات مشتری
• 70. نوآوری های آینده در LLMOps
• 71. مدل های زبان چندوجهی (Multimodal)
• 72. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 73. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در LLMOps
• 74. هوش مصنوعی فدرال (Federated Learning)
• 75. مدل های زبان کوچک تر و کارآمدتر
• 76. چالش های آینده LLMOps
• 77. استانداردهای باز در LLMOps
• 78. جامعه متن باز و LLMOps
• 79. مسیر شغلی در LLMOps
• 80. مهارت های لازم برای متخصص LLMOps
• 81. کار تیمی در تیم های LLMOps
• 82. مدیریت پروژه در LLMOps
• 83. موفقیت در پیاده سازی LLMOps
• 84. درس آموخته ها از پروژه های LLMOps
• 85. ارتباط LLMOps با پژوهش های نوین
• 86. توسعه ابزارهای LLMOps بومی
• 87. پشتیبانی از زبان فارسی در LLMOps
• 88. چالش های فرهنگی در LLMOps
• 89. اصول اسلامی در مهندسی نرم افزار
• 90. اخلاق حرفه ای در LLMOps
• 91. ارتباط با ذینفعان در پروژه های LLMOps
• 92. اهمیت بازخورد در LLMOps
• 93. نکات کلیدی برای موفقیت در LLMOps
• 94. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 95. کاربرد مدل های زبان در تحلیل داده
• 96. خلاصه ای بر چرخه عمر مدل های زبان
• 97. مدیریت دانش در LLMOps
• 98. فرهنگ سازمانی حامی LLMOps