فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی با استفاده از Embeddings و Matching Engine در Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی با استفاده از Embeddings و Matching Engine در Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. پیش پردازش متن برای مدل های زبانی
• 6. توکن سازی و واژگان سازی
• 7. کاربرد Embeddings در NLP
• 8. انواع Embeddings متنی
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 11. معرفی Vertex AI
• 12. مفاهیم پایه Vertex AI
• 13. استفاده از Vertex AI برای مدل های ML
• 14. معرفی Embeddings API در Vertex AI
• 15. ایجاد و مدیریت Embeddings
• 16. کاربرد Embeddings در جستجو و بازیابی اطلاعات
• 17. مقدمه ای بر Matching Engine
• 18. معماری Matching Engine
• 19. مزایای Matching Engine
• 20. کاربرد Matching Engine در مقیاس بالا
• 21. اتصال Embeddings API و Matching Engine
• 22. تنظیمات اولیه Matching Engine
• 23. شاخص گذاری داده ها در Matching Engine
• 24. جستجو و کوئری زنی در Matching Engine
• 25. بهینه سازی عملکرد Matching Engine
• 26. مقایسه روش های مختلف جستجوی شباهت
• 27. کاربرد Embeddings در سیستم های توصیه گر
• 28. توسعه سیستم های توصیه گر با Vertex AI
• 29. Grounding LLMs برای کاربردهای سازمانی
• 30. مفهوم Grounding در LLMs
• 31. چالش های Grounding LLMs
• 32. راه حل های Grounding با استفاده از Embeddings
• 33. استفاده از Matching Engine برای Grounding
• 34. بهبود دقت و ارتباط LLMs
• 35. مثال های کاربردی Grounding LLMs
• 36. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 37. جستجوی معنایی در اسناد سازمانی
• 38. خلاصه سازی اسناد با LLMs
• 39. پاسخگویی به سوالات سازمانی با LLMs
• 40. اتوماسیون فرآیندهای سازمانی با LLMs
• 41. شناسایی و استخراج اطلاعات از متون
• 42. دسته بندی متون با استفاده از Embeddings
• 43. تحلیل احساسات با استفاده از Embeddings
• 44. تشخیص موضوع و طبقه بندی اسناد
• 45. مدیریت و سازماندهی داده های متنی
• 46. کاربرد Embeddings در تشخیص ناهنجاری
• 47. امنیت داده ها و حریم خصوصی در LLMs
• 48. مدیریت دسترسی به مدل ها و داده ها
• 49. پیاده سازی LLMs در محیط های ابری
• 50. امنیت زیرساخت Vertex AI
• 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 52. تعصبات در مدل های زبانی
• 53. کاهش تعصبات در Embeddings
• 54. ارزیابی عملکرد مدل های زبانی
• 55. معیارهای ارزیابی در NLP
• 56. ارزیابی دقت جستجو در Matching Engine
• 57. تنظیم پارامترهای مدل های زبانی
• 58. بهبود مستمر مدل های زبانی
• 59. استراتژی های استقرار LLMs
• 60. مانیتورینگ و نگهداری مدل های LLM
• 61. مقیاس پذیری راه حل های مبتنی بر Vertex AI
• 62. بهینه سازی هزینه ها در استفاده از Vertex AI
• 63. آینده LLMs در کاربردهای سازمانی
• 64. تکنیک های پیشرفته Embeddings
• 65. یادگیری تقویتی در LLMs
• 66. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 67. ترجمه ماشینی با LLMs
• 68. توسعه چت بات های هوشمند
• 69. مدیریت مکالمات پیچیده
• 70. کاربرد Embeddings در تشخیص کپی رایت
• 71. شناسایی محتوای تکراری
• 72. تحلیل روندها و الگوها در داده های متنی
• 73. استفاده از LLMs برای تحلیل بازار
• 74. پیش بینی نیازهای مشتریان
• 75. شخصی سازی تجربه کاربری
• 76. توسعه راه حل های داده محور
• 77. مدیریت ریسک با استفاده از LLMs
• 78. شناسایی و کاهش خطرات
• 79. بهبود تصمیم گیری سازمانی
• 80. گزارش دهی خودکار و هوشمند
• 81. تحلیل داده های حجیم متنی
• 82. دسترسی به اطلاعات تخصصی
• 83. آموزش و توانمندسازی کارکنان
• 84. پیاده سازی موفق پروژه های LLM
• 85. چالش های پیاده سازی در سازمان ها
• 86. مدل های کسب و کار مبتنی بر LLM
• 87. توسعه پایدار راه حل های هوش مصنوعی
• 88. امنیت سایبری و LLMs
• 89. حفاظت از داده ها در برابر حملات
• 90. استفاده مسئولانه از LLMs
• 91. مدیریت چرخه عمر مدل های ML
• 92. مستندسازی فنی راه حل ها
• 93. آموزش کاربران نهایی
• 94. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI)
• 95. مطالعات موردی موفق در صنعت
• 96. نوآوری در کاربردهای LLM
• 97. همکاری بین تیمی در پروژه های AI
• 98. آینده Embeddings و Matching Engine
• 99. مقیاس پذیری و کارایی در مقیاس بزرگ
• 100. راهکارهای سفارشی سازی برای سازمان ها