دورهٔ دانلود مهندسی LLM طراحی شده تا دانشجویان و مهندسان هوش مصنوعی را با مفاهیم پیشرفتهٔ LLM یا «مدل‌های زبانی بزرگ» آشنا کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان به صورت گام‌به‌گام با معماری‌های مدرن، الگوریتم‌های آموزش و تکنیک‌های بهینه‌سازی آشنا می‌شوند و در پایان قادر خواهند بود تا از این مدل‌ها در پروژه‌های واقعی بهره ببرند.

این دوره مناسب افرادی است که قصد دارند در حوزهٔ هوش مصنوعی تمرکز ویژه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته باشند و می‌خواهند توانایی پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی LLM‌ها را بیاموزند.

• درک عمیق از معماری‌های پایه و پیشرفتهٔ GPT، BERT و سایر مدل‌های ترنسفورمر.
• آشنایی با روش‌های پیش‌پردازش دادهٔ متنی و توکنیزاسیون برای ورودی به LLM.
• تسلط بر مفهوم Fine-Tuning و Prompt Engineering برای تطبیق مدل روی مسئله‌های خاص.
• یادگیری نحوهٔ ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهایی مثل Perplexity و BLEU.
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی مانند تولید متن هوشمند، خلاصه‌سازی خودکار و سوال‌پاسخ.
• آشنایی با زیرساخت‌های ابری و محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ.

شرکت در این دوره مزایای متعددی به همراه دارد که برخی از مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

• افزایش فرصت شغلی در شرکت‌های پیشرو در حوزهٔ هوش مصنوعی.
• مهارت در کار با ابزارهایی مانند PyTorch، TensorFlow و Hugging Face Transformers.
• توانایی طراحی و اجرای پروژه‌های تجاری و تحقیقاتی در زمینهٔ NLP.
• مدرک معتبر پایان دوره و دسترسی به جامعهٔ اختصاصی دانشجویان برای تبادل تجربه.
• دسترسی به منابع به‌روز و مثال‌های واقعی از کاربرد LLMها در صنایع مختلف.

این دوره برای افرادی مناسب است که حداقل با مبانی زیر آشنایی دارند:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون (توابع، کلاس‌ها، ساختار داده‌ها).
• آشنایی ابتدایی با ریاضیات خطی و آمار.
• درک مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.

علاوه بر این، تجربهٔ کار با دیتابیس‌ها یا فریم‌ورک‌های سادهٔ یادگیری ماشینی مزیت محسوب می‌شود. مخاطب این دوره عبارت است از:

• مهندسان نرم‌افزار علاقه‌مند به NLP.
• دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی.
• پژوهشگران حوزهٔ زبان‌شناسی محاسباتی.
• کارآفرینان و تحلیل‌گران داده که در پی راهکارهای مبتنی بر متن هستند.

• مقدمه‌ای بر Transformers و تاریخچهٔ مدل‌های زبانی.
• توکنیزاسیون و وکتوریزه کردن متن (Word2Vec، BPE، SentencePiece).
• ساختار attention و مکانیزم‌های self-attention.
• آموزش از صفر تا صد مدل‌های کوچک و متوسط در پایتون.
• استفاده از APIهای ابری برای بارگذاری و آموزش مدل‌های بزرگ.
• تکنیک‌های Fine-Tuning و انتقال یادگیری (Transfer Learning).
• Prompt Design و بهینه‌سازی ورودی برای تولید خروجی دقیق.
• ارزیابی عملکرد: معیارهای دقیق و تحلیل خطا.
• توزیع محاسبات و کاهش هزینهٔ آموزش با روش‌های Parallelism.
• مباحث امنیت و اخلاق در استفاده از LLM.

در هر بخش از دوره، مثال‌های کاربردی ارائه می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند مفاهیم را در قالب پروژه‌های واقع‌بینانه تجربه کنند:

• پیاده‌سازی چت‌بات هوشمند برای پاسخ به سوالات متداول در یک فروشگاه آنلاین.
• خلاصه‌سازی خودکار مقالات طولانی با استفاده از روش‌های extractive و abstractive.
• تبدیل دستورات متنی به کد SQL با بهره‌گیری از قدرت LLM.
• ترجمهٔ متن در زبان‌های کم‌کاربرد و اصلاح کیفیت ترجمه با فناوری‌های پیشرفته.
• تشخیص احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی و دسته‌بندی آن‌ها بر اساس نوع احساس (مثبت، منفی، خنثی).

به‌عنوان نمونه، در یکی از تمرین‌ها، دانشجویان با داده‌های ۱۰ هزار توییت فارسی کار می‌کنند و پس از پیش‌پردازش، مدل LLM را برای تحلیل احساسات Fine-Tune می‌کنند. آن‌ها بازدهی مدل را با استفاده از معیار F1-Score و Accuracy ارزیابی خواهند کرد.

دورهٔ دانلود مهندسی LLM پلی است میان دانش تئوری و کاربرد عملی در دنیای پردازش زبان طبیعی. با تکمیل این دوره، شما نه‌تنها با مفاهیم پیشرفتهٔ هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا می‌شوید، بلکه قادر خواهید بود پروژه‌های واقعی را از صفر تا صد طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید.

اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در زمینهٔ NLP، ایجاد راهکارهای هوشمند برای کسب‌وکارها و ورود به بازار کار پرتقاضای هوش مصنوعی هستید، این دوره یک گام اساسی در مسیر حرفه‌ای شما خواهد بود. اکنون زمان آن است که بر چالش‌های بزرگ غلبه کنید و با ابزارهای مدرن، دنیای زبان ماشین را در دست بگیرید.