آموزش طراحی و توسعه عوامل LLM تخصصی (Domain-specific LLM Agents) - آخرین آپدیت

دانلود Domain-specific LLM Agents

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: بهینه‌سازی عملیات مرکز داده نیازمند اتوماسیون هوشمند است و عوامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تخصصی، راهکاری قدرتمند در این زمینه ارائه می‌دهند. در این دوره آموزشی با عنوان «توسعه عوامل LLM تخصصی برای عملیات مرکز داده»، شما نحوه طراحی، ساخت و استقرار عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی را که به‌طور ویژه برای محیط‌های مرکز داده بهینه‌سازی شده‌اند، خواهید آموخت. در ابتدا، با مفاهیم بنیادی LLMهای تخصصی آشنا می‌شوید و بررسی می‌کنید که چگونه این مدل‌ها از طریق وظایفی مانند نگهداری پیش‌بینانه، بهینه‌سازی منابع و شناسایی ناهنجاری‌ها، بهره‌وری عملیاتی را افزایش می‌دهند. سپس، تجربه عملی در جمع‌آوری و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌ها، تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی و پیاده‌سازی عوامل هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک‌هایی نظیر LangChain، CrewAI و AutoGen کسب خواهید کرد. در نهایت، استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد، استقرار این عوامل در محیط‌های ابری و محلی (On-premises) و رعایت اصول اخلاقی هوش مصنوعی در رابطه با حریم خصوصی داده‌ها، انطباق قانونی و کاهش سوگیری‌ها را فرا خواهید گرفت. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌های عملی لازم برای ساخت و مدیریت عوامل LLM با زبان پایتون را خواهید داشت و قادر خواهید بود اتوماسیون، کارایی و نوآوری را در مدیریت عملیات مراکز داده به ارمغان بیاورید.

سرفصل ها و درس ها

توسعه و مدیریت عوامل LLM تخصصی Developing and Managing Domain-specific LLM Agents

آشنایی با عوامل LLM Introduction to LLM Agents
جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های تخصصی Curating and Preparing Domain-specific Datasets
تکنیک‌های تنظیم دقیق برای کاربردهای تخصصی Fine-tuning Techniques for Domain Applications
تضمین انطباق، حریم خصوصی و بهبود مستمر Ensuring Compliance, Privacy, and Continuous Improvement