مسترکلاس LLMOps 2026 - معرفی Generative AI ،MLOps و AIOps

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک عمیقی از Generative AI به دست می آورید، از جمله تأثیر آن بر زندگی روزمره و کاربردهای واقعی آن
• مفاهیم اساسی مانند سطوح هوش مصنوعی، انواع آن، و تفاوت میان مدل‌های مولد و تشخیصی را بررسی می‌کنید.
• با مهندسی پرامپت آشنا می‌شوید، از جمله معماری، کامپوننت‌ها و تکنیک‌های تولید پرامپت
• جزئیات فنی مدل زبانی (LLM)، فرآیند آموزش آن و اپلیکیشن‌های سازمانی آن را درک می‌کنید.
• با ساخت اپلیکیشن‌های LLM با استفاده از ChatGPT و کتابخانه Hugging Face تجربه عملی کسب می کنید.
• به هنر بسته‌بندی و استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌هایی مانند FastAPI و Docker و Kubernetes مسلط می‌شوید.
• با استفاده از GitHub Actions، پایپ‌لاین‌های یکپارچه‌سازی مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) را پیاده‌ کرده و مدیریت پروژه را به‌صورت کارآمد انجام می‌دهید.
• تکنیک‌های نظارت بر مدل‌های LLM در محیط عملیاتی را بررسی می‌کنید تا از قابلیت اطمینان و عملکرد آنها مطمئن شوید.
• مبانی ضروری LLMOps از جمله سیستم‌های کنترل نسخه، راه‌اندازی Git و نمایش‌های CICD را یاد می‌گیرید.
• برای استانداردهای صنعت و بهترین شیوه‌ها در توسعه و عملیات‌های هوش مصنوعی آماده می‌شوید تا برای چالش‌های واقعی آمادگی داشته باشید.

پیش‌نیازهای دوره

• درک پایه از هوش مصنوعی: آشنایی با مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، پایه‌ قوی برای دوره فراهم می‌کند.
• مهارت برنامه‌نویسی: تسلط به حداقل یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون به‌شدت توصیه می‌شود، زیرا بسیاری از تمرین‌های عملی و پروژه‌ها شامل کدنویسی خواهند بود.
• آشنایی با رابط خط فرمان (CLI): درک پایه از کار با رابط خط فرمان برای اجرای فرمان‌ها و مدیریت اپلیکیشن‌ها در طول دوره مفید خواهد بود.
• آشنایی با Git: آشنایی با مبانی سیستم‌های کنترل نسخه و عملیات‌های Git برای مدیریت مخازن پروژه و همکاری با دیگران مفید خواهد بود.
• مبانی رایانش ابری: درک پایه از مفاهیم رایانش ابری، به‌ ویژه با پلتفرم‌هایی مانند Google Cloud Platform (GCP)، برای استقرار اپلیکیشن‌ها و کار با Kubernetes مفید خواهد بود.
• اگرچه این پیش‌نیازها الزامی نیستند، اما داشتن آنها تجربه یادگیری را بهتر می‌کند و کمک می‌کند دانشجویان بتوانند به‌ طور کامل با محتوای دوره و تمرین‌های عملی درگیر شوند. همچنین، اشتیاق قوی برای یادگیری و بررسی فناوری‌های جدید برای موفقیت در «مسترکلاس LLMOps 2024» ضروری است.

توضیحات دوره

با دوره جامع ما، «مسترکلاس LLMOps - Generative AI - MLOps - AIOps 2025» ظرفیت‌های Generative AI را کشف کنید. این دوره از درک اصول اولیه تا استقرار اپلیکیشن‌های پیشرفته، شما را با دانش و مهارت‌هایی مجهز می‌کند که در عصر هوش مصنوعی موفق باشید.

مسیر یادگیری شما به این شکل خواهد بود (بخش‌به‌بخش):

• مقدمه‌ای بر دوره: با «آشنایی با LLM Ops با مهندسی پرامپت» وارد دنیای LLM Ops شوید. با اصول عملیات‌های LLM و اهمیت مهندسی پرامپت آشنا شوید.
• عبور از موج Generative AI: تأثیر عمیق Generative AI بر زندگی روزمره را بررسی کنید. از درک اصول هوش مصنوعی تا کاربردهای متنوع آن، با ماژول‌هایی مانند «تاثیر Generative AI در زندگی روزانه» و «کاربردهای واقعی Generative AI» دانش ضروری خود را تقویت کنید.
• شروع کار با Generative AI: با ماژول‌هایی که موضوعاتی مانند «Generative در مقابل مدل‌های تشخیصی» و «کاربردهای واقعی Generative AI» را پوشش می‌دهند، عمیق‌تر وارد مفاهیم Generative AI شوید. تجربه عملی کسب کرده و ظرفیت این فناوری تحول‌آفرین را کشف کنید.
• مهندسی پرامپت: رازهای پشت مهندسی پرامپت را کشف کرده و دلیل توجه گسترده به آن در جهان را درک کنید. از طریق ماژول‌های جامع و کاربردی، با معماری، کامپوننت‌ها، استراتژی‌ها و تکنیک‌های تولید پرامپت آشنا شوید.
• جزئیات فنی LLM: درک عمیقی از LLM و اصول زیربنایی آن به دست آورید. موضوعاتی مانند آموزش LLM، اپلیکیشن‌های سازمانی و ایده پشت LLM را از طریق ماژول‌های دقیق و طراحی‌ شده برای تقویت تخصص فنی خود بررسی کنید.
• پروژه 1 - ساخت اپلیکیشن LLM با استفاده از ChatGPT: دانش خود را به عمل تبدیل کنید و با یک پروژه برای ساخت اپلیکیشن LLM با استفاده از ChatGPT شروع کنید. از پیش‌نیازها تا استقرار، این پروژه شما را در هر مرحله از فرآیند راهنمایی کرده و یادگیری عملی را تضمین می‌کند.
• بسته‌بندی اپلیکیشن هوش مصنوعی و LLM: یاد بگیرید چگونه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را با ماژول‌هایی درباره FastAPI و Docker و موارد دیگر به‌ صورت کارآمد بسته‌بندی و مستقر کنید. هنر کانتینرسازی را بیاموزید و فرآیند استقرار خود را با شیوه‌های استاندارد صنعتی ساده‌سازی کنید.
• استقرار اپلیکیشن کانتینری با Kubernetes: قدرت Kubernetes را در استقرار و ارکستراسیون اپلیکیشن‌های کانتینری کشف کنید. از نصب تا مقیاس‌پذیری، جزئیات استقرار در Kubernetes را بیاموزید و مهارت خود را در مدیریت کانتینرها افزایش دهید.
• Github Actions: قابلیت‌های GitHub Actions را در خودکارسازی گردش‌کارها و تقویت همکاری بررسی کنید. از معرفی تا پیاده‌سازی، به هنر پیکربندی گردش‌کارهای متناسب با موارد استفاده خاص خود مسلط شوید.
• راه‌اندازی Kubernetes روی Google Cloud: ظرفیت Google Cloud Platform را برای استقرار Kubernetes کشف کنید. از راه‌اندازی حساب کاربری تا تست فایل‌های استقرار، بینش‌های عملی درباره اجرای اپلیکیشن‌ها روی خوشه‌های GKE به دست آورید.
• پیاده‌سازی CI/CD با Github Actions - GKE: پایپ‌لاین توسعه خود را با یکپارچه‌سازی مداوم و استقرار مداوم بهینه کنید. یاد بگیرید چگونه GitHub Secrets را پیکربندی کنید، از استانداردهای صنعتی پیروی کرده و فرآیند استقرار خود را برای مدیریت بی‌نقص پروژه ساده‌ کنید.
• معرفی کتابخانه Hugging Face: چندمنظوره بودن کتابخانه Hugging Face را در ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی کشف کنید. از دسته‌بندی متن تا فاین تیونینگ مدل‌ها، امکانات گسترده این ابزار قدرتمند را بررسی کنید.
• پروژه 2 - ساخت اپلیکیشن Generative AI با استفاده از Hugging Face: مهارت‌های Hugging Face خود را در یک پروژه متمرکز بر ساخت اپلیکیشن Generative AI به چالش بکشید. از درک پایپ‌لاین‌های تولید متن تا راه‌اندازی پایپ‌لاین‌های CI/CD، تخصص خود را در توسعه هوش مصنوعی ارتقا دهید.
• نظارت بر مدل‌های LLM در محیط تولید: با استفاده از تکنیک‌های نظارت، از قابلیت اطمینان و عملکرد مدل‌های LLM در محیط تولید اطمینان حاصل کنید. پلتفرم‌هایی مانند WhyLabs و Langkit را بررسی کنید تا بینش‌هایی درباره نظارت و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های LLM به دست آورید.
• مبانی LLMOps: مبانی LLM Ops را با ماژول‌هایی درباره سیستم‌های کنترل نسخه، راه‌اندازی Git و نمایش‌های CICD بیاموزید. پایه خود را در LLM Ops تقویت کنید و برای مفاهیم پیشرفته آماده شوید.

سفر خود را برای تسلط به LLM Ops آغاز کنید و در چشم‌انداز همواره در حال تحول هوش مصنوعی یک قدم جلوتر بمانید. امروز به ما بپیوندید و دنیایی از امکانات بی‌پایان را کشف کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: افرادی که به هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند و مشتاق بررسی موضوعات پیشرفته‌ مانند Generative AI و MLOps هستند، این دوره را برای گسترش تخصص خود ارزشمند خواهند یافت.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: متخصصانی که در نقش‌های علم داده و یادگیری ماشین فعالیت می‌کنند و می‌خواهند درک عمیق‌تری از عملیات‌های هوش مصنوعی، از جمله استقرار مدل، نظارت و بهینه‌سازی به دست آورند، از این دوره بهره‌مند خواهند شد.
• مهندسان نرم‌افزار: توسعه‌دهندگانی که به یکپارچه سازی فناوری‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های خود و درک جنبه‌های عملیاتی استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند، این دوره را بسیار مرتبط خواهند یافت.
• پژوهشگران هوش مصنوعی: پژوهشگرانی که می‌خواهند درک خود را از استقرار و عملیات‌های عملی هوش مصنوعی، به‌ ویژه در زمینه Generative AI، تقویت کنند، از این دوره بینش‌های ارزشمندی به دست خواهند آورد.
• متخصصان IT و مهندسان DevOps: متخصصانی که در عملیات‌های IT و DevOps فعالیت دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را با AI Ops و فناوری‌های cloud-native مانند Kubernetes گسترش دهند، این دوره را برای پیشرفت شغلی مفید خواهند یافت.
• کارآفرینان و نوآوران: افرادی که به دنبال استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای نوآوری و توسعه محصولات و خدمات جدید هستند، دانش و مهارت‌های عملی ارزشمندی برای ساخت و استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی به دست خواهند آورد.