فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت سرورهای LLM با استفاده از MSSQL و احراز هویت OAuth 2.0 و یکپارچه‌سازی با ChatGPT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت سرورهای LLM با استفاده از MSSQL و احراز هویت OAuth 2.0 و یکپارچه‌سازی با ChatGPT

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و عملیات سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر سیستم های هوش مصنوعی و LLMOps
• 2. مبانی سرورهای پایگاه داده MSSQL
• 3. نصب و پیکربندی اولیه MSSQL Server
• 4. مدیریت پایگاه داده در MSSQL
• 5. مفاهیم SQL و کوئری نویسی
• 6. امنیت در MSSQL Server
• 7. مقدمه ای بر احراز هویت OAuth 2.0
• 8. جریان های احراز هویت OAuth 2.0
• 9. پیاده سازی OAuth 2.0 در برنامه های کاربردی
• 10. مدیریت کلاینت ها و Scope ها در OAuth 2.0
• 11. مفاهیم اولیه ChatGPT
• 12. معماری مدل های زبان بزرگ (LLMs)
• 13. مقدمه ای بر LLMOps
• 14. چرخه حیات توسعه LLM
• 15. جمع آوری و پیش پردازش داده برای LLMs
• 16. آموزش و تنظیم دقیق مدل های LLM
• 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل های LLM
• 18. استقرار مدل های LLM
• 19. نظارت و نگهداری مدل های LLM
• 20. مدیریت نسخه مدل های LLM
• 21. اتوماسیون در LLMOps
• 22. یکپارچه سازی MSSQL با LLMs
• 23. استفاده از MSSQL به عنوان مخزن داده برای LLMs
• 24. ذخیره و بازیابی داده های LLM در MSSQL
• 25. بهینه سازی کوئری های MSSQL برای LLMs
• 26. امنیت داده ها در یکپارچه سازی MSSQL و LLM
• 27. مقدمه ای بر احراز هویت در LLMOps
• 28. پیاده سازی OAuth 2.0 برای دسترسی به LLMs
• 29. مدیریت دسترسی کاربران به LLMs با OAuth 2.0
• 30. یکپارچه سازی ChatGPT با برنامه های کاربردی
• 31. استفاده از API های ChatGPT
• 32. تنظیم پارامترهای ChatGPT
• 33. مدیریت هزینه های استفاده از ChatGPT
• 34. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 35. حریم خصوصی داده ها در LLMOps
• 36. تشخیص و مقابله با سوگیری در LLMs
• 37. ملاحظات قانونی در LLMOps
• 38. استانداردهای صنعتی در LLMOps
• 39. ابزارها و فریمورک های LLMOps
• 40. مدیریت زیرساخت برای LLMOps
• 41. مقیاس پذیری در LLMOps
• 42. بهینه سازی عملکرد در LLMOps
• 43. مانیتورینگ و لاگینگ در LLMOps
• 44. مدیریت خطا و بازیابی در LLMOps
• 45. تست در LLMOps
• 46. مستندسازی در LLMOps
• 47. مدیریت دانش در LLMOps
• 48. همکاری در تیم های LLMOps
• 49. رهبری پروژه های LLMOps
• 50. استراتژی های استقرار LLM
• 51. فرهنگ سازمانی برای LLMOps
• 52. آینده LLMOps
• 53. مقدمه ای بر ابزارهای مدرن LLMOps
• 54. مدیریت پیکربندی در LLMOps
• 55. استفاده از کانتینرها (Docker) در LLMOps
• 56. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes) در LLMOps
• 57. پیاده سازی CI/CD برای LLMs
• 58. مدیریت مخازن کد برای LLMOps
• 59. اتوماسیون تست مدل های LLM
• 60. نظارت بر عملکرد مدل های LLM در تولید
• 61. مدیریت داده های آموزشی و اعتبارسنجی
• 62. استفاده از پلتفرم های ابری برای LLMOps
• 63. امنیت در پلتفرم های ابری
• 64. مدیریت هزینه در پلتفرم های ابری
• 65. پیکربندی شبکه برای LLMOps
• 66. مدیریت دسترسی و هویت در پلتفرم های ابری
• 67. استفاده از سرویس های مدیریت شده برای LLMOps
• 68. توسعه برنامه های کاربردی با LLMs
• 69. رابط های کاربری برای LLMs
• 70. ارزیابی تجربه کاربری LLM
• 71. شخصی سازی LLMs
• 72. مباحث پیشرفته در LLMOps
• 73. تکنیک های تنظیم دقیق پیشرفته
• 74. استفاده از مدل های منبع باز LLM
• 75. مقایسه مدل های LLM مختلف
• 76. تکنیک های کاهش سوگیری در LLMs
• 77. پردازش زبان طبیعی (NLP) و LLMs
• 78. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 79. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 80. مدیریت مکالمه با LLMs
• 81. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 82. LLMOps برای کسب و کارهای کوچک و متوسط
• 83. چالش های پیاده سازی LLMOps
• 84. راهکارهای عملی برای چالش های LLMOps
• 85. مطالعات موردی موفق LLMOps
• 86. آینده شغلی در حوزه LLMOps
• 87. مهارت های لازم برای متخصصان LLMOps
• 88. آموزش مداوم در LLMOps
• 89. مفاهیم پیشرفته امنیت در LLMOps
• 90. مدیریت ریسک در LLMOps
• 91. اهمیت جامعه و اشتراک دانش در LLMOps
• 92. جمع بندی مباحث LLMOps و MSSQL
• 93. بررسی نهایی یکپارچگی سیستم ها
• 94. آینده هوش مصنوعی و نقش LLMOps