فلش‌کارت‌های آموزشی آشنایی با اکوسیستم هوش مصنوعی مولد (H2O Gen AI) - سطح ۱

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با اکوسیستم هوش مصنوعی مولد (H2O Gen AI) - سطح ۱

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. معماری ترنسفورمر
• 9. مکانیسم توجه
• 10. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 11. مدل‌های زبانی پیش از آموزش
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 13. مقدمه‌ای بر H2O.ai
• 14. محصولات H2O.ai
• 15. H2O Driverless AI
• 16. H2O Machine Learning Platform
• 17. H2O GenAI Toolkit
• 18. معرفی H2O LLM Studio
• 19. کاربرد H2O LLM Studio
• 20. مراحل ساخت مدل در H2O LLM Studio
• 21. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های مولد
• 22. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 23. مهندسی ویژگی
• 24. انتخاب ویژگی
• 25. تکنیک‌های تولید متن
• 26. تولید متن خلاقانه
• 27. تولید پاسخ به پرسش
• 28. خلاصه‌سازی متن
• 29. ترجمه ماشینی
• 30. مدل‌های تولید تصویر
• 31. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 32. مقدمه‌ای بر Diffusion Models
• 33. کاربرد مدل‌های مولد تصویر
• 34. تولید و ویرایش تصویر
• 35. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 36. اتوماسیون فرآیندها
• 37. خدمات مشتری هوشمند
• 38. تولید محتوا
• 39. تحلیل داده‌های پیشرفته
• 40. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 41. سوگیری در مدل‌ها
• 42. مسئولیت‌پذیری
• 43. شفافیت
• 44. امنیت داده‌ها
• 45. حریم خصوصی
• 46. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنعت
• 47. مراقبت‌های بهداشتی
• 48. مالی
• 49. خرده‌فروشی
• 50. آموزش
• 51. تولید
• 52. مقدمه‌ای بر H2O GenAI Cloud
• 53. ویژگی‌های H2O GenAI Cloud
• 54. امنیت در H2O GenAI Cloud
• 55. مقیاس‌پذیری H2O GenAI Cloud
• 56. دسترسی به مدل‌های پیشرفته
• 57. تنظیم دقیق مدل‌ها در H2O GenAI Cloud
• 58. استقرار مدل‌ها
• 59. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 60. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 61. مقدمه‌ای بر MLOps در هوش مصنوعی مولد
• 62. چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
• 63. اتوماسیون استقرار مدل
• 64. مدیریت نسخه مدل
• 65. نظارت بر عملکرد مدل در زمان اجرا
• 66. بازآموزی مدل‌ها
• 67. کاربرد هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 68. تولید کد
• 69. تست کد
• 70. دیباگ کد
• 71. مستندسازی کد
• 72. مقدمه‌ای بر H2O GenAI Chatbot
• 73. طراحی رابط کاربری چت‌بات
• 74. آموزش مدل چت‌بات
• 75. ارزیابی عملکرد چت‌بات
• 76. بهبود مستمر چت‌بات
• 77. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 78. نیازمندی‌های سخت‌افزاری
• 79. نرم‌افزارهای مورد نیاز
• 80. انتخاب پلتفرم مناسب
• 81. مدیریت هزینه‌ها
• 82. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحقیقات علمی
• 83. کشف داروها
• 84. شبیه‌سازی‌های علمی
• 85. تحلیل داده‌های تحقیقاتی
• 86. تولید فرضیه‌های علمی
• 87. مقدمه‌ای بر آینده هوش مصنوعی مولد
• 88. روندهای نوظهور
• 89. چالش‌های پیش رو
• 90. فرصت‌های جدید
• 91. تأثیر بر جامعه
• 92. نکات مهم در استفاده از H2O GenAI Toolkit
• 93. بهترین شیوه‌ها
• 94. نکات امنیتی
• 95. مدیریت دسترسی‌ها
• 96. پشتیبانی و منابع
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی