پی سی دانلود - عملیات-یادگیری-ماشین

دنیای امروز تحت تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها قرار گرفته است؛ سیستم‌های پیشرفته‌ای که هسته اصلی ابزارهایی مانند ChatGPT را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا توانایی درک دستورات پیچیده، تولید محتوای خلاقانه، استدلال منطقی بر اساس متن و حتی استفاده از ابزارهای جانبی برای انجام وظایف خاص را داشته باشند. با این حال، نویسنده متن معتقد است که ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی که در سطح تجاری و تولیدی قابل اعتماد باشد، فراتر از نوشتن چند دستور ساده یا به اصطلاح "Prompting" است. برای رسیدن به یک خروجی پایدار، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باید با معماری زیرساختی این مدل‌ها آشنا شوند.
در دوره آموزشی LLM Engineering: Build Production-Ready AI Systems مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تکنیک‌های پیشرفته توسعه هوش مصنوعی با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای و مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.