فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی هوش مصنوعی مولد: اصول، طراحی و پیاده‌سازی مدل‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی هوش مصنوعی مولد: اصول، طراحی و پیاده‌سازی مدل‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه و کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای هوش مصنوعی مولد
• 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 6. معماری‌های پایه مدل‌های مولد
• 7. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 11. مدل‌های تولید تصویر
• 12. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 13. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 14. مدل‌های تبدیل‌کننده (Variational Autoencoders - VAEs)
• 15. تولید متن با استفاده از LLMs
• 16. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 17. تولید کد با مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنعت
• 19. هوش مصنوعی مولد در پردازش زبان طبیعی
• 20. هوش مصنوعی مولد در بینایی ماشین
• 21. هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 22. هوش مصنوعی مولد در پژوهش و توسعه
• 23. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 24. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 25. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
• 26. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 27. حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
• 28. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی مولد
• 29. راهبردهای مهندسی هوش مصنوعی مولد
• 30. طراحی معماری مدل‌های مولد
• 31. انتخاب داده‌ها برای آموزش
• 32. پیش‌پردازش داده‌ها
• 33. روش‌های آموزش مدل‌های مولد
• 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 35. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 36. مدیریت حافظه و محاسبات
• 37. استقرار (Deployment) مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 38. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌ها
• 39. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 40. معماری‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی مولد
• 41. خدمات ابری برای هوش مصنوعی مولد
• 42. پایپ‌لاین‌های MLOps برای مدل‌های مولد
• 43. ابزارهای مهندسی هوش مصنوعی مولد
• 44. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 45. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
• 46. کتابخانه‌های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
• 47. پلتفرم‌های داده برای هوش مصنوعی مولد
• 48. مدیریت نسخه مدل‌ها
• 49. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 50. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 51. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 52. بهبود مداوم مدل‌ها
• 53. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 55. طراحی رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 56. تست کاربری و بازخورد
• 57. ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد با سیستم‌های موجود
• 58. امنیت در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد
• 59. حفاظت از داده‌ها در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 60. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 61. مقابله با حملات سایبری به مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 63. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار چابک
• 64. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 65. مستندسازی فنی
• 66. بازبینی کد و استانداردها
• 67. اهمیت تست نرم‌افزار
• 68. انواع تست در مهندسی نرم‌افزار
• 69. تست واحد (Unit Testing)
• 70. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 71. تست سیستم (System Testing)
• 72. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 73. تست عملکرد (Performance Testing)
• 74. تست امنیتی (Security Testing)
• 75. مدیریت پیکربندی
• 76. کنترل نسخه کد
• 77. پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 78. اصول طراحی پایدار (Sustainable Design)
• 79. مدیریت انرژی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 80. کاهش اثرات زیست‌محیطی مدل‌های هوش مصنوعی
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی منابع
• 82. مسئولیت اجتماعی در توسعه هوش مصنوعی
• 83. تاثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 84. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی
• 85. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 86. نوآوری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد
• 87. پژوهش‌های پیشرو در یادگیری عمیق
• 88. مرزهای دانش در مدل‌های مولد
• 89. همکاری‌های علمی و صنعتی در هوش مصنوعی
• 90. استانداردهای ملی و بین‌المللی هوش مصنوعی
• 91. چارچوب‌های قانونی برای توسعه هوش مصنوعی
• 92. نقش نهادهای نظارتی در هوش مصنوعی
• 93. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 94. آینده شغلی مهندسان هوش مصنوعی مولد
• 95. پیش‌بینی روندها در حوزه هوش مصنوعی
• 96. تحلیل رقابتی در بازار هوش مصنوعی
• 97. استراتژی‌های موفقیت در مهندسی هوش مصنوعی
• 98. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 99. خلاقیت در حل مسائل با هوش مصنوعی
• 100. تفکر انتقادی در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی