فلش‌کارت‌های آموزشی کارگاه عملی با مدل‌های هوش مصنوعی مولد watsonx.ai

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه عملی با مدل‌های هوش مصنوعی مولد watsonx.ai

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: مدل‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و داده
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش داده در هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های مولد
• 4. معماری‌های پایه مدل‌های مولد
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 7. واحدها و لایه‌های ترنسفورمر
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 11. آموزش مدل‌های زبانی
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 13. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 14. تولید متن با مدل‌های مولد
• 15. انواع پرامپت‌های موثر
• 16. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 17. ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 19. محدودیت‌های مدل‌های تولید متن
• 20. مدل‌های مولد برای تولید تصویر
• 21. معماری‌های پایه تولید تصویر
• 22. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 23. پیاده‌سازی GANs
• 24. شبکه‌های انتشاری (Diffusion Models)
• 25. پیاده‌سازی شبکه‌های انتشاری
• 26. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های تولید تصویر
• 28. ارزیابی مدل‌های تولید تصویر
• 29. محدودیت‌های مدل‌های تولید تصویر
• 30. مدل‌های مولد برای تولید صدا
• 31. معماری‌های پایه تولید صدا
• 32. مدل‌های مولد برای تولید کد
• 33. کاربرد مدل‌های مولد در توسعه نرم‌افزار
• 34. تولید کد با مدل‌های مولد
• 35. تکمیل کد با مدل‌های مولد
• 36. اصلاح و بهینه‌سازی کد با مدل‌های مولد
• 37. امنیت در مدل‌های مولد
• 38. چالش‌های امنیتی مدل‌های مولد
• 39. حفاظت از داده‌ها در مدل‌های مولد
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 41. سوگیری در مدل‌های مولد
• 42. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های مولد
• 43. کاربرد watsonx.ai در هوش مصنوعی مولد
• 44. معرفی پلتفرم watsonx.ai
• 45. ابزارهای watsonx.ai برای مدل‌های مولد
• 46. آموزش مدل‌های مولد در watsonx.ai
• 47. تنظیم دقیق مدل‌ها در watsonx.ai
• 48. استقرار مدل‌های مولد در watsonx.ai
• 49. کاربرد watsonx.ai در تولید متن
• 50. کاربرد watsonx.ai در تولید تصویر
• 51. کاربرد watsonx.ai در توسعه نرم‌افزار
• 52. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
• 53. ابزارهای مدیریت داده‌های کلان
• 54. امنیت داده‌ها در پردازش کلان
• 55. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 56. حریم خصوصی در پردازش داده
• 57. ملاحظات حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 58. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 59. مسئولیت حقوقی مدل‌های هوش مصنوعی
• 60. حقوق مالکیت فکری در محتوای تولیدی
• 61. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 62. فرهنگ سازمانی و هوش مصنوعی
• 63. مدیریت تغییر در سازمان‌ها
• 64. آموزش و توانمندسازی نیروی کار
• 65. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 66. استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 67. پایش و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 68. بهبود مستمر مدل‌های مولد
• 69. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
• 70. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی
• 71. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 72. آینده هوش مصنوعی مولد
• 73. روندهای نوظهور در مدل‌های مولد
• 74. نقش هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 75. هوش مصنوعی و نوآوری
• 76. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 77. همکاری‌های بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 78. نقش دولت در ترویج هوش مصنوعی
• 79. حمایت از تحقیقات در هوش مصنوعی
• 80. مقررات‌گذاری برای هوش مصنوعی
• 81. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 82. کسب‌وکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 83. مدل‌های کسب‌وکار نوین
• 84. کارآفرینی در حوزه هوش مصنوعی
• 85. ارتباط هوش مصنوعی با علوم دیگر
• 86. مبانی ریاضی و آمار در هوش مصنوعی
• 87. جبر خطی در یادگیری ماشین
• 88. حساب دیفرانسیل و انتگرال در بهینه‌سازی
• 89. مفاهیم احتمال و آمار
• 90. نظریه اطلاعات
• 91. بهینه‌سازی مدل‌های مولد
• 92. الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 93. تنظیم هایپرپارامترها
• 94. روش‌های اعتبارسنجی مدل
• 95. پیش‌پردازش داده‌ها
• 96. پاکسازی داده‌ها
• 97. مهندسی ویژگی
• 98. انتخاب ویژگی
• 99. مدل‌سازی داده‌های جدولی
• 100. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)