لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش توسعه مدلهای GenAI و مهندسی تولید (Production Engineering)
- آخرین آپدیت
دانلود GenAI Model Development and Production Engineering
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آیا از مدلهای هوش مصنوعی که قادر به درک حوزه تخصصی شما نیستند یا نمیتوانند فراتر از محیطهای دمو مقیاسپذیر شوند، خسته شدهاید؟ اکثر سازمانها برای تبدیل نمونههای اولیه نویدبخش AI به سیستمهای قدرتمند و آماده تولید که در دنیای واقعی و تحت تقاضاهای سازمانی ارزش مستمری ایجاد کنند، با چالش روبرو هستند و در نتیجه پتانسیلهای تحولآفرین آنها دستنخورده باقی میماند.
این دوره جامع مهندسی تولید، شما را به یک متخصص کامل GenAI تبدیل میکند که میتواند مدلهای پایه را برای حوزههای تخصصی Fine-tune کند، زیرساختهای استقرار ضدگلوله طراحی نماید و سیستمهای هوش مصنوعی را مدیریت کند که بهطور قابلاعتمادی برای میلیونها کاربر مقیاسپذیر باشند. شما تکنیکهای پیشرفته Fine-tuning از جمله روشهای بهینه در پارامتر مانند LoRA را فرا خواهید گرفت، استراتژیهای استقرار در سطح سازمانی را با نظارت جامع و نگهداری خودکار پیادهسازی خواهید کرد و سیستمهای تولیدی را با تکنیکهای بهینهسازی پیشرفته شامل Semantic Caching، مسیریابی ترکیبی (Hybrid Routing) و استراتژیهای استقرار در لبه (Edge Deployment) خواهید ساخت.
این دوره برای متخصصانی طراحی شده است که سیستمهای هوش مصنوعی را در مقیاس بزرگ مهندسی میکنند، از جمله مهندسان ML متمرکز بر مدلهای آماده تولید، مهندسان DevOps مدیریتکننده استقرار AI، مهندسان پلتفرم سازنده زیرساختهای مقاوم و معماران فنی که راهکارهای مقیاسپذیر end-to-end را طراحی میکنند. چه در حال بهینهسازی نرخ پردازش مدل باشید و چه مدیریت قابلیت اطمینان در پلتفرمهای مختلف، این دوره از نقش شما در ارائه سیستمهای GenAI با کارایی بالا در محیطهای سازمانی پشتیبانی میکند.
شرکتکنندگان باید دورههای پایه در زمینه هوش مصنوعی مولد، مهندسی داده و توسعه عوامل AI (AI Agents) را گذرانده باشند. تسلط بر برنامهنویسی پیشرفته پایتون و تجربه کار با فریمورکهای ML ضروری است. انتظار میرود فراگیران با پلتفرمهای ابری، فناوریهای کانتینری مانند Docker و Kubernetes و همچنین درک استواری از آموزش مدل، ارزیابی و معماری سیستمهای تولیدی آشنایی عملی داشته باشند.
در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود گردش کارهای پیشرفته Fine-tuning از جمله LoRA و تطبیق مدلهای خاص حوزه را اجرا کنند. آنها استراتژیهای استقرار در سطح سازمانی را با اتوماسیون، نظارت و ارکستراسیون کانتینرها پیادهسازی خواهند کرد. علاوه بر این، فراگیران سیستمهای نظارت تولیدی مقاوم با هشداردهی آنی ایجاد کرده و روشهای بهینهسازی پیشرفته مانند کشینگ، مسیریابی ترکیبی و استقرار لبه را برای دستیابی به عملکرد مقیاسپذیر و منعطف در سیستمهای AI به کار خواهند گرفت.
سرفصل ها و درس ها
مبانی GenAI
GenAI Foundations
معرفی دوره
Course Introduction
تأثیر هوش مصنوعی مولد بر مهندسی
Generative AI Impact on Engineering
اصول معماری سیستمهای هوش مصنوعی مولد
Fundamentals of Generative AI Systems Architecture
راه اندازی محیطهای توسعه GenAI: محلی و ابری
Setting Up GenAI Development Environments: Local & Cloud
داستانهای موفقیت در پیادهسازی سازمانی
Enterprise Implementation Success Stories
اجزای LLM و مکانیسمهای اصلی
LLM Components and Core Mechanics
مقایسه مدلهای LLM در سطح سازمانی
Enterprise LLM Model Comparison
یکپارچهسازی LLM و تنظیمات API
LLM Integration and API Setup
چارچوب استراتژیک انتخاب مدل
Strategic Model Selection Framework
ماتریس کاربردهای GenAI در سازمان
Enterprise GenAI Application Matrix
نمایش نظرات