این دوره با هدف مجهز کردن شرکت‌کنندگان به دانش و مهارت‌های لازم برای کار عملی و مؤثر با مدل‌های زبانی بزرگ طراحی شده است. پس از اتمام این دوره جامع، شما نه تنها درک عمیقی از نظریه پشت LLMها پیدا خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی LLMها و معماری آن‌ها: درک عمیق از نحوه کار مدل‌های ترانسفورمر، چگونگی آموزش آن‌ها و کاربردهای گسترده‌ای که در صنایع مختلف دارند. شما با واژگان و اصول کلیدی این حوزه آشنا خواهید شد.
• تسلط بر ChatGPT و APIهای OpenAI: نحوه استفاده مؤثر از پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی OpenAI از طریق APIهای قدرتمند آن‌ها. شما یاد خواهید گرفت چگونه برای تولید متن، خلاصه‌سازی، ترجمه، پاسخ به سوالات، و حتی تولید کد، از این APIها بهره‌برداری کنید و برنامه‌های کاربردی هوشمند بسازید.
• کار عملی با Gemini از گوگل: آشنایی با ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فرد مدل چندوجهی Gemini گوگل. این شامل درک چگونگی پردازش و تولید اطلاعات متنی، تصویری و صوتی توسط Gemini و نحوه به‌کارگیری آن در سناریوهای پیچیده می‌شود.
• درک و استفاده از Claude از Anthropic: یادگیری تفاوت‌های کلیدی Claude با سایر LLMها، به‌ویژه در زمینه قابلیت‌های استدلال و توانایی پردازش متن‌های طولانی. شما با رویکرد Anthropic به هوش مصنوعی ایمن و نحوه تعامل با Claude برای وظایف خاص آشنا خواهید شد.
• پیاده‌سازی و سفارشی‌سازی Llama3: شناخت و کار با مدل‌های منبع‌باز و قدرتمند مانند Llama3 از متا. این بخش شامل نحوه راه‌اندازی این مدل‌ها در محیط‌های مختلف و مقدمه‌ای بر Fine-tuning آن‌ها برای کاربردهای خاص را پوشش می‌دهد.
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته: تسلط بر هنر و علم نوشتن پرامپت‌های مؤثر که منجر به خروجی‌های دقیق‌تر، خلاقانه‌تر و مفیدتر از LLMها می‌شود. شما تکنیک‌هایی مانند Chain-of-Thought، Few-shot Learning و Retrieval-Augmented Generation (RAG) را خواهید آموخت.
• ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی end-to-end: توانایی طراحی، توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی پیچیده‌ای که از قدرت LLMها بهره می‌برند، از جمله چت‌بات‌های تعاملی، سیستم‌های خودکار تولید محتوا، و ابزارهای تحلیل داده هوشمند.
• ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در AI: درک چالش‌های اخلاقی، تعصبات احتمالی و مسئولیت‌های مرتبط با توسعه و استقرار هوش مصنوعی. این بخش به شما کمک می‌کند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را به شیوه‌ای مسئولانه و عادلانه بسازید.

این دوره نه تنها مهارت‌های فنی شما را تقویت می‌کند، بلکه دیدگاه شما را نسبت به پتانسیل‌های بی‌کران هوش مصنوعی در حل مسائل واقعی گسترش خواهد داد.

شرکت در دوره “LLM Mastery” مزایای چشمگیری برای شرکت‌کنندگان به همراه دارد که می‌تواند مسیر شغلی و توانایی‌های فنی آن‌ها را به طور بنیادین دگرگون سازد. این مزایا عبارتند از:

• افزایش فرصت‌های شغلی و ارتقاء موقعیت: با توجه به تقاضای بی‌سابقه و رو به رشد برای متخصصان هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، تسلط بر این فناوری‌ها شما را به یک کاندیدای بسیار ارزشمند و رقابتی در بازار کار تبدیل می‌کند. شما برای نقش‌هایی مانند مهندس پرامپت، توسعه‌دهنده هوش مصنوعی، دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین و مشاور هوش مصنوعی آماده خواهید شد.
• قدرت توسعه نوآوری و راه‌حل‌های خلاقانه: شما ابزارها و دانش لازم را برای ساخت محصولات و راه‌حل‌های مبتکرانه با استفاده از هوش مصنوعی خواهید آموخت. از اتوماسیون وظایف روزمره گرفته تا ایجاد تجربیات کاربری کاملاً جدید و دگرگون‌کننده، LLMها امکانات بی‌پایانی را برای خلاقیت و نوآوری فراهم می‌کنند.
• به‌روز ماندن با آخرین فناوری‌های پیشرفته: حوزه LLMها به سرعت در حال تغییر است. این دوره شما را در خط مقدم پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که دانش شما در مورد آخرین مدل‌ها، ابزارها و رویکردهای این حوزه کاملاً به‌روز است.
• توانایی حل مسائل پیچیده کسب‌وکار: با یادگیری نحوه استفاده از LLMها، قادر خواهید بود تا داده‌ها را تحلیل کنید، بینش‌های عمیق‌تری استخراج کنید و فرایندهای پیچیده کسب‌وکار را خودکار سازید. این توانایی به شما امکان می‌دهد تا چالش‌های موجود در صنایع مختلف را به شکلی خلاقانه و مؤثر حل کنید.
• تجربه عملی و پروژه‌محور ارزشمند: تأکید قوی دوره بر پروژه‌های عملی، مثال‌های واقعی و تمرینات کدنویسی، به شما این امکان را می‌دهد که دانش تئوری خود را بلافاصله به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید. شما با ساخت پروژه‌های واقعی، نمونه کارهای قدرتمندی برای ارائه به کارفرمایان بالقوه خواهید داشت.
• افزایش بهره‌وری شخصی و تیمی: یادگیری نحوه استفاده از LLMها می‌تواند بهره‌وری شخصی و تیمی شما را در انجام وظایف مختلف، از تولید محتوای بازاریابی و طراحی رابط کاربری گرفته تا تحلیل داده‌های پیچیده و پاسخگویی به مشتریان، به‌شدت افزایش دهد و زمان شما را برای کارهای استراتژیک‌تر آزاد کند.

این دوره تنها یک آموزش نیست، بلکه سرمایه‌گذاری بر روی آینده حرفه‌ای شماست که به شما امکان می‌دهد در عصر هوش مصنوعی پیشرو باشید.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای طیف وسیعی از مخاطبان، از مبتدیان کنجکاو تا توسعه‌دهندگان باتجربه، قابل دسترسی باشد. با این حال، داشتن برخی پیش‌زمینه‌ها می‌تواند تجربه یادگیری شما را بهینه کند و به شما کمک کند تا مطالب را با سرعت و عمق بیشتری فرا بگیرید:

• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی: داشتن دانش پایه در مورد مفاهیم برنامه‌نویسی و ساختارهای داده، به‌ویژه با زبان پایتون (Python)، بسیار مفید و عملاً ضروری خواهد بود. اکثر مثال‌ها، تمرینات عملی و ارتباط با APIها از کتابخانه‌ها و سینتکس پایتون استفاده می‌کنند. اگر با پایتون آشنایی ندارید، توصیه می‌شود پیش از شروع این دوره، یک دوره مقدماتی پایتون را بگذرانید تا بتوانید حداکثر بهره‌وری را از این آموزش ببرید.
• مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (توصیه شده): اگرچه دوره به صورت جامع از مبانی شروع می‌کند و مفاهیم کلیدی را توضیح می‌دهد، اما آشنایی کلی با مفاهیم هوش مصنوعی، مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی (NLP)، می‌تواند به درک بهتر مباحث پیچیده‌تر و سرعت بخشیدن به فرایند یادگیری کمک کند. این مورد الزامی نیست اما به شدت توصیه می‌شود.
• علاقه شدید به مدل‌های زبانی بزرگ: مهم‌تر از هر دانش فنی، اشتیاق و کنجکاوی برای یادگیری در مورد LLMها و کاربردهای نوین آن‌ها برای موفقیت در این دوره حیاتی است. این علاقه شما را برای کاوش عمیق‌تر و حل چالش‌های موجود ترغیب می‌کند.
• دسترسی به اینترنت پایدار: برای دسترسی به محتوای دوره، مشاهده ویدئوها، دسترسی به منابع آنلاین و ارتباط با APIهای مدل‌های زبانی بزرگ، نیاز به اتصال اینترنت پایدار و پرسرعت خواهید داشت.
• حساب‌های کاربری مربوطه (معمولاً رایگان): ممکن است برای کار با برخی APIها نیاز به ایجاد حساب کاربری در پلتفرم‌هایی مانند OpenAI یا Google Cloud داشته باشید. اغلب این پلتفرم‌ها اعتبار رایگان یا طرح‌های آزمایشی برای شروع ارائه می‌دهند که برای تمرینات دوره کفایت می‌کند.

مدرسان دوره نیز پشتیبانی لازم را برای کمک به دانشجویانی که در برخی از این زمینه‌ها نیاز به تقویت دارند، فراهم خواهند کرد.

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده است تا دانش‌آموختگان بتوانند به تدریج و با عمق کافی با تمامی جنبه‌های مدل‌های زبانی بزرگ آشنا شوند و مهارت‌های لازم برای کاربرد عملی آن‌ها را کسب کنند. سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای عمیق بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM):

  • تاریخچه و تکامل LLMها: از مدل‌های آماری تا ظهور ترانسفورمرز و انقلاب یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی.

  • معماری‌های پایه و اصول کار: آشنایی با معماری ترانسفورمرز (Transformer) که اساس اکثر LLMهای مدرن است، و درک مفاهیمی مانند Self-Attention و Embeddingها.

  • کاربردها و محدودیت‌های LLMها: بررسی طیف وسیعی از کاربردها در صنایع مختلف، از تولید محتوا و چت‌بات‌ها گرفته تا تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی، همراه با شناخت دقیق محدودیت‌ها و چالش‌های فعلی.

  • مفاهیم اصلی: تعاریف و درک عمیق از تولید زبان طبیعی (NLG)، درک زبان طبیعی (NLU) و پردازش زبان طبیعی (NLP) در بستر LLMها.

• ماژول ۲: مبانی و تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت:

  • اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر: یادگیری هنر فرمولاسیون دستورات واضح و دقیق برای استخراج بهترین پاسخ‌ها از LLMها، شامل نقش، قالب و کانتکست.

  • تکنیک‌های پرامپتینگ: تسلط بر رویکردهای Zero-shot، One-shot، Few-shot و Chain-of-Thought (CoT) prompting برای هدایت مدل به سمت استدلال و پاسخ‌های دقیق‌تر.

  • مهندسی پرامپت برای وظایف خاص: بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای خلاصه‌سازی، ترجمه، بازنویسی، تولید کد، و استخراج اطلاعات.

  • استراتژی‌های پیشرفته: آشنایی با Retrieval-Augmented Generation (RAG) برای ادغام دانش خارجی و کاهش توهم‌زایی مدل، و تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی‌ها.

• ماژول ۳: کار با APIهای OpenAI و مدل‌های GPT:

  • معرفی پلتفرم OpenAI: نحوه ثبت‌نام، دریافت کلیدهای API، و آشنایی با مستندات OpenAI.

  • مدل‌های مختلف GPT: بررسی مدل‌های GPT-3.5، GPT-4 و نسخه‌های جدیدتر، تفاوت‌ها، و بهترین موارد استفاده برای هر کدام.

  • پیاده‌سازی عملی API: آموزش گام به گام استفاده از APIها برای ساخت چت‌بات‌های مکالمه‌ای، تولید محتوای خلاقانه، و ابزارهای توسعه کد.

  • مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌ها: درک مفهوم توکن، نحوه محاسبه آن، و استراتژی‌هایی برای کاهش هزینه‌های API.

  • Function Calling و ابزارها: یادگیری نحوه ارتباط LLM با ابزارهای خارجی و فراخوانی توابع برنامه‌نویسی.

• ماژول ۴: ادغام و استفاده از Gemini API:

  • معرفی مدل Gemini گوگل: ویژگی‌های منحصربه‌فرد، قابلیت‌های چندوجهی (Multimodality) آن (پردازش متن، تصویر، صدا، ویدئو) و جایگاه آن در اکوسیستم گوگل.

  • نحوه دسترسی و کار با APIهای Gemini: پیاده‌سازی عملی برای استفاده از قدرت Gemini در برنامه‌های کاربردی شما.

  • مثال‌های کاربردی: ساخت برنامه‌هایی که از قابلیت‌های چندوجهی Gemini برای تحلیل تصاویر، تولید توضیحات متنی از ویدئو، و دیگر وظایف پیچیده بهره می‌برند.

• ماژول ۵: کاوش Claude از Anthropic:

  • ویژگی‌های منحصربه‌فرد Claude: تمرکز Anthropic بر هوش مصنوعی ایمن و مفید، و تفاوت‌های کلیدی Claude با سایر LLMها.

  • مدیریت Context Window طولانی: قابلیت Claude برای پردازش و استدلال بر روی حجم عظیمی از متن به صورت همزمان.

  • نحوه استفاده از Claude API: پیاده‌سازی برای کاربردهایی که نیاز به دقت بالا و استدلال پیچیده دارند، مانند تحلیل اسناد قانونی یا پژوهش علمی.

• ماژول ۶: کار با مدل‌های منبع‌باز: Llama3 و دیگران:

  • معرفی خانواده مدل‌های Llama از Meta: درک اهمیت مدل‌های منبع‌باز در اکوسیستم LLM و فرصت‌هایی که ایجاد می‌کنند.

  • نحوه دانلود، راه‌اندازی و استفاده از Llama3: آموزش عملی برای اجرای Llama3 به صورت محلی یا روی سرورهای ابری، با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Hugging Face Transformers.

  • مقدمه‌ای بر Fine-tuning و سفارشی‌سازی: اصول اولیه تنظیم دقیق مدل‌های منبع‌باز بر روی داده‌های خاص خودتان برای دستیابی به عملکرد بهتر در وظایف تخصصی.

  • مزایا و چالش‌ها: بررسی جنبه‌های فنی و عملی استفاده از LLMهای منبع‌باز در محیط‌های تولیدی.

• ماژول ۷: ساخت برنامه‌های کاربردی با LLMها:

  • معماری‌های رایج: طراحی سیستم‌های مبتنی بر LLM و ادغام آن‌ها با پایگاه داده‌ها، سیستم‌های پیام‌رسان و رابط‌های کاربری.

  • استفاده از فریم‌ورک‌ها: معرفی و کار عملی با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain یا LlamaIndex برای ساده‌سازی فرایند توسعه و مدیریت زنجیره عملیات با LLMها.

  • ساخت پروژه‌های عملی: از طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات‌های پیشرفته و سیستم‌های تولید محتوای خودکار گرفته تا ابزارهای تحلیل داده و دستیارهای کدنویسی.

  • نحوه استقرار و مقیاس‌بندی: اصول اولیه استقرار برنامه‌های LLM در محیط‌های ابری و مقیاس‌بندی آن‌ها برای پاسخگویی به حجم بالای درخواست‌ها.

• ماژول ۸: ملاحظات اخلاقی، امنیتی و آینده LLMها:

  • تعصبات (Bias) و انصاف در LLMها: شناخت منابع تعصب و استراتژی‌هایی برای کاهش آن‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی.

  • حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: راهکارها و بهترین روش‌ها برای محافظت از اطلاعات حساس هنگام کار با LLMها.

  • چشم‌انداز آینده LLMها: بررسی تحقیقات جاری، مدل‌های نوظهور، و فرصت‌های شغلی و پژوهشی در این حوزه هیجان‌انگیز.

• ماژول ۹: پروژه نهایی و مثال‌های عملی تکمیلی:

  • پروژه جامع: فرصتی برای شرکت‌کنندگان برای اعمال تمام آموخته‌های خود در یک پروژه end-to-end، که می‌تواند به عنوان بخشی از نمونه کار آن‌ها عمل کند.

  • مثال‌های کاربردی: ده‌ها مثال عملی در طول دوره برای روشن‌سازی مفاهیم پیچیده و نشان دادن کاربردهای واقعی LLMها در سناریوهای مختلف.

این ساختار جامع اطمینان می‌دهد که شرکت‌کنندگان پس از اتمام دوره، نه تنها دانش نظری قوی، بلکه مهارت‌های عملی و اعتماد به نفس لازم برای کار در دنیای واقعی هوش مصنوعی را کسب خواهند کرد.