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

  • معماری راهکارهای تخصصی صنعت Industry-Specific Solution Architecture

  • طراحی سیستم دستیار پشتیبانی Support Assistant System Design

  • اندازه‌گیری ROI و معیارهای ارزیابی ROI Measurement and Metrics

توسعه مدل GenAI GenAI Model Development

  • مفاهیم اصلی Fine-tuning مدل Model Fine-tuning Core Concepts

  • راهنمای آماده‌سازی داده‌های آموزشی Training Data Preparation Guide

  • فرآیند پیاده‌سازی پایه Fine-tuning Basic Fine-Tuning Implementation Process

  • چارچوب ارزیابی و تست مدل Model Testing Evaluation Framework

  • طراحی استراتژی‌های پیشرفته Fine-tuning Advanced Fine-tuning Strategy Design

  • چارچوب تحلیل معیارهای عملکرد Performance Metric Analysis Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی پیشرفته Fine-tuning Advanced Fine-tuning Implementation Guide

  • چارچوب فرآیند تکرار مدل Model Iteration Process Framework

  • استراتژی آماده‌سازی داده‌های پشتیبانی Support Data Preparation Strategy

  • چارچوب آموزش مدل پشتیبان Support Model Training Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی مدل پشتیبان Support Model Implementation Guide

  • پروتکل تست کنترل کیفیت Quality Control Testing Protocol

مهندسی تولید Production Engineering

  • طراحی استراتژی استقرار در تولید Production Deployment Strategy Design

  • چارچوب برنامه‌ریزی نیازهای زیرساختی Infrastructure Requirements Planning Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی استقرار تولید Production Deployment Implementation Guide

  • پروتکل بهترین روش‌های استقرار Deployment Best Practices Protocol

  • طراحی استراتژی نظارت بر سیستم System Monitoring Strategy Design

  • چارچوب تحلیل معیارهای عملکرد Performance Metrics Analysis Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی ابزارهای نظارتی Monitoring Tools Implementation Guide

  • چارچوب توسعه پروتکل نگهداری Maintenance Protocol Development Framework

  • راهنمای برنامه‌ریزی معماری پشتیبانی Support Architecture Planning Guide

  • چارچوب توسعه استراتژی یکپارچه‌سازی Integration Strategy Development Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی سیستم پشتیبانی Support System Implementation Guide

  • طراحی پروتکل تست عملکرد Performance Testing Protocol Design

  • طراحی سیستم تولید محتوا Content Generation System Design

  • راهنمای پیاده‌سازی دستیار کدنویسی Code Assistant Implementation Guide

  • راهنمای تکنیک‌های پیاده‌سازی جایگزین Alternative Implementation Techniques Guide

  • چارچوب انتخاب مورد کاربرد (Use Case) Use Case Selection Framework

روندهای آینده Future Trends

  • تحلیل چشم‌انداز فناوری‌های آینده Future Technology Landscape Analysis

  • چارچوب ارزیابی تأثیرات صنعتی Industry Impact Assessment Framework

  • راهنمای پیاده‌سازی ابزارهای نوظهور Emerging Tools Implementation Guide

  • طراحی استراتژی پذیرش فناوری Technology Adoption Strategy Design

جمع‌بندی دوره Course Conclusion

  • جمع‌بندی نهایی دوره Course Conclusion

نمایش نظرات

آموزش توسعه مدل‌های GenAI و مهندسی تولید (Production Engineering)
جزییات دوره
10h 35m
46
(آخرین آپدیت)
167
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده