کتاب صوتی پیاده‌سازی اتصالات سفارشی MSSQL برای مدل‌های زبانی هوشمند در ایران

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی اتصالات سفارشی MSSQL برای مدل‌های زبانی هوشمند در ایران

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه و عملیاتی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری ترانسفورمر در مدل‌های زبانی
• 5. مبانی LLMOps
• 6. اهمیت LLMOps در توسعه مدل‌ها
• 7. مراحل چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 10. مهندسی ویژگی برای مدل‌های زبانی
• 11. آموزش مدل‌های زبانی پایه
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 15. استقرار (Deployment) مدل‌های زبانی
• 16. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 17. نظارت (Monitoring) بر مدل‌های زبانی
• 18. به‌روزرسانی مدل‌های زبانی
• 19. امنیت در LLMOps
• 20. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 21. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای (MSSQL)
• 22. ساختار جداول در MSSQL
• 23. مفاهیم کلید اصلی و کلید خارجی
• 24. کوئری‌نویسی مقدماتی در MSSQL
• 25. توابع و رویه‌های ذخیره شده در MSSQL
• 26. مفاهیم اتصال به پایگاه داده
• 27. مبانی برنامه‌نویسی اتصال سفارشی
• 28. معرفی MSSQL Custom Connector
• 29. هدف از ایجاد اتصال سفارشی
• 30. ساختار کلی اتصال سفارشی MSSQL
• 31. پیاده‌سازی اتصال سفارشی برای Claude.ai
• 32. مراحل اتصال به Claude.ai
• 33. تنظیمات لازم برای Claude.ai
• 34. ارسال درخواست به Claude.ai از طریق اتصال سفارشی
• 35. دریافت پاسخ از Claude.ai
• 36. مدیریت خطا در اتصال به Claude.ai
• 37. پیاده‌سازی اتصال سفارشی برای ChatGPT
• 38. مراحل اتصال به ChatGPT
• 39. تنظیمات لازم برای ChatGPT
• 40. ارسال درخواست به ChatGPT از طریق اتصال سفارشی
• 41. دریافت پاسخ از ChatGPT
• 42. مدیریت خطا در اتصال به ChatGPT
• 43. مفهوم Developer Mode در ChatGPT
• 44. کاربرد Developer Mode در LLMOps
• 45. استفاده از Developer Mode برای اشکال‌زدایی
• 46. تکنیک‌های پیشرفته در Developer Mode
• 47. اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده خارجی
• 48. استفاده از MSSQL به عنوان منبع داده
• 49. چالش‌های اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده
• 50. راهکارهای بهینه‌سازی اتصال
• 51. مقیاس‌پذیری در LLMOps
• 52. مدیریت منابع محاسباتی
• 53. استفاده از سرویس‌های ابری برای LLMOps
• 54. امنیت داده‌ها در اتصال سفارشی
• 55. حفاظت از اطلاعات حساس در پایگاه داده
• 56. مدیریت دسترسی‌ها در MSSQL
• 57. اصول طراحی پایگاه داده امن
• 58. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 59. رمزنگاری داده‌ها
• 60. مستندسازی در LLMOps
• 61. اهمیت مستندسازی فنی
• 62. نوشتن مستندات برای اتصال سفارشی
• 63. مستندسازی APIها
• 64. مدیریت نسخه در LLMOps
• 65. ابزارهای مدیریت نسخه
• 66. کنترل تغییرات در کد
• 67. تست خودکار در LLMOps
• 68. اهمیت تست در چرخه عمر مدل
• 69. انواع تست برای اتصالات سفارشی
• 70. تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 71. تست بار (Load Testing)
• 72. نظارت بر عملکرد اتصال سفارشی
• 73. لاگ‌برداری (Logging) در اتصال سفارشی
• 74. ابزارهای مانیتورینگ
• 75. تحلیل داده‌های مانیتورینگ
• 76. بهبود مستمر در LLMOps
• 77. بازخورد از کاربران
• 78. بهینه‌سازی مدل بر اساس بازخورد
• 79. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در LLMOps
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم مدل
• 81. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 82. مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
• 83. کاربردهای مدل‌های زبانی مولد
• 84. تولید متن خلاقانه
• 85. خلاصه‌سازی متن
• 86. ترجمه ماشینی
• 87. پاسخ به سوالات
• 88. چت‌بات‌های هوشمند
• 89. ملاحظات حقوقی و شرعی در هوش مصنوعی
• 90. حریم خصوصی داده‌ها
• 91. مالکیت معنوی محتوا
• 92. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 93. چارچوب‌های اخلاقی برای هوش مصنوعی در ایران
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 95. هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی
• 96. هوش مصنوعی در صنعت گردشگری
• 97. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 98. هوش مصنوعی در آموزش
• 99. آینده LLMOps
• 100. روندهای نوظهور در LLMOps