دوره «تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از مبتدی تا پیشرفته» یک مسیر آموزشی جامع است که توسط پلتفرم LinkedIn Learning منتشر شده و هم‌اکنون به‌صورت رایگان در اختیار علاقه‌مندان قرار دارد. در این دوره شما با اصول بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد و به تدریج از مباحث پایه به تکنیک‌های پیشرفته‌ای می‌رسید که در پروژه‌های واقعی کاربرد دارد. هدف اصلی، توانمندسازی شما در استفاده عملی از ابزارهایی مانند Hugging Face Transformers، PyTorch و TensorFlow برای انجام فرآیند Fine-Tuning است. علاوه بر آموزش تئوری، مثال‌های عملی و پروژه‌های کوچک مسیر یادگیری را برای شما هموار می‌کنند.

• مقدمه و تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ
• نصب و راه‌اندازی محیط‌های Python، PyTorch و TensorFlow
• آشنایی با کتابخانه Transformers از Hugging Face
• جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های پیش‌ساخته
• ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش کیفیت
• ادغام مدل در وب‌اپلیکیشن و تولید API
• ملاحظات امنیتی و اخلاقی در به‌کارگیری LLM

هر یک از این سرفصل‌ها شامل ویدیوهای آموزشی، اسلایدهای خلاصه و فایل‌های تمرینی هستند که به شما کمک می‌کنند تا در کمترین زمان، مهارت‌های عملی لازم را کسب کنید.

• درک تفاوت‌های مدل‌های GPT، BERT و سایر معماری‌ها
• پیاده‌سازی کامل فرآیند Fine-Tuning یک مدل GPT-2 برای تولید محتوا
• کار با توکنایزرها و مدیریت دایره‌واژگان (Vocabulary)
• استفاده از Data Collator برای بسته‌بندی داده‌ها
• تنظیمات گرادیان، نرخ یادگیری (Learning Rate) و تکنیک‌های Regularization
• ارزیابی مدل با معیارهای Perplexity، BLEU و ROUGE
• استقرار مدل در محیط‌های ابری و محلی
• مدیریت نسخه‌بندی (Versioning) و بهینه‌سازی مدل نهایی

برای نمونه، در یکی از ویدیوها به‌صورت گام‌به‌گام کد زیر آموزش داده می‌شود:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8)

این مثال نشان می‌دهد که چگونه پارامترهای کلیدی را تنظیم کنیم و مدل خود را ارزیابی کنیم.

• آشنایی متوسط با زبان برنامه‌نویسی Python
• مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• درک اولیه از یادگیری عمیق (Deep Learning)
• محیط توسعه مانند Visual Studio Code یا PyCharm
• دسترسی به اینترنت و مجوز نصب کتابخانه‌های منبع‌باز

در صورتی که با هر یک از این پیش‌نیازها آشنایی ندارید، پیش از شروع دوره می‌توانید از آموزش‌های مقدماتی پایتون و مباحث پایه NLP استفاده کنید.

• دریافت گواهی معتبر از LinkedIn Learning پس از تکمیل پروژه پایانی
• افزایش توانایی شما در انجام پروژه‌های واقعی مبتنی بر LLM
• دسترسی همیشگی به ویدیوهای با کیفیت HD و فایل‌های کد
• تعامل با جامعه حرفه‌ای علاقمندان به هوش مصنوعی و NLP
• ارتقای رزومه و نشان دادن تسلط به تکنولوژی‌های روز

با یادگیری این مهارت‌ها می‌توانید در تیم‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی، شرکت‌های فناوری و استارت‌آپ‌های مبتنی بر زبان مشغول به کار شوید و از فرصت‌های شغلی متنوع بهره‌مند شوید.

• زبان برنامه‌نویسی Python نسخه 3.7+
• کتابخانه Transformers از Hugging Face
• فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow
• ابزارهای پیش‌پردازش مانند NLTK و spaCy
• محیط‌های ابری مثل Google Colab و AWS SageMaker

در کنار ویدیوها، پیوست‌های PDF شامل رفرنس‌های علمی، مقالات کلیدی و لینک به مخازن GitHub رسمی برای هر پروژه ارائه شده است تا فرایند یادگیری شما ساخت‌یافته و مستند باشد.

در طول دوره سه پروژه کاربردی انجام می‌دهید:

• تنظیم دقیق GPT-2 برای تولید خلاصه متون خبری
• ساخت چت‌بات تخصصی با توانایی پاسخ به سؤالات فنی
• بهینه‌سازی مدل BERT برای دسته‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)

هر پروژه شامل توضیح قدم‌به‌قدم، کدهای کامل و ارزیابی نهایی است. برای مثال، در پروژه چت‌بات، از روش Few-Shot Learning بهره برده و نحوه تنظیم Prompt بهینه آموزش داده می‌شود.

دوره «تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ» یک فرصت بی‌نظیر برای مسلط شدن به تکنیک‌های پیشرفته NLP و یادگیری عمیق است. با دنبال کردن ویدیوها، حل تمرین‌ها و اجرای پروژه‌های عملی، نه‌تنها مهارت فنی شما رشد می‌کند، بلکه توانایی ارائه راهکارهای نوآورانه در حوزه‌های مختلف را خواهید داشت. برای دانلود رایگان و آغاز مسیر حرفه‌ای خود، همین امروز به لینک معرفی دوره مراجعه کرده و فایل‌های مورد نیاز را دریافت کنید. شروع کنید و آینده‌ی هوش مصنوعی را رقم بزنید!