دوره «ریاضیات پایه هوش‌مصنوعی مولد» یکی از دوره‌های جامع و کاربردی پلتفرم LinkedIn در سال 2025 است که با تمرکز بر مفاهیم LLM و ترنسفورمر، به زبان ساده و به‌صورت عملی شما را با ریاضیات پایه و الگوریتم‌های پیشرفته آشنا می‌کند. این دوره شامل ویدیوهای آموزشی، اسلایدهای تعاملی و پروژه‌های کدنویسی است تا بتوانید از مفاهیم تئوری فراتر رفته و مدل‌های مولد را از صفر پیاده‌سازی کنید.

• مبانی جبر خطی: ماتریس، بردار، فضای برداری و تجزیه مقادیر منفرد (SVD).
• مکانیک حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی: مشتق جزئی، گرادیان و شیب نزولی.
• احتمال و آمار: توزیع احتمال، امید ریاضی و کوواریانس برای درک توکن‌های زبانی.
• اصول شبکه عصبی و مفهوم الگوریتم بازگشتی: پرسپترون چندلایه و توابع فعال‌سازی.
• معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه، کلیدها، پرسش و مقادیر (KQV).
• طراحی و پیاده‌سازی LLM از صفر با استفاده از پایتون و PyTorch.

پس از اتمام این دوره، مهارت‌های زیر را به‌دست می‌آورید:

• توانایی تجزیه و تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های مولد زبان با تسلط بر ریاضیات پشت صحنه.
• مهارت کدنویسی در محیط PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های ترنسفورمر.
• درک عمیق از چگونگی عملکرد توجه چندسر و بهینه‌سازی هایپرپارامترها.
• افزایش قابلیت رقابت در موقعیت‌های شغلی مرتبط با NLP و هوش‌مصنوعی.
• مدرک معتبر LinkedIn برای افزودن به پروفایل حرفه‌ای و جذب توجه کارفرمایان.

برای دریافت بیشترین بهره از این دوره، داشتن موارد زیر پیشنهاد می‌شود:

• آشنایی پایه با برنامه‌نویسی پایتون (توابع، کلاس‌ها و لیست‌ها).
• مفاهیم مقدماتی جبر خطی و آشنایی محدود با ماتریس.
• درک اولیه از مفاهیم آمار و احتمال (احتمال مشروط و توزیع‌ها).
• تمایل به مطالعه و تمرین پروژه‌های عملی و حل مسئله.

• بخش 1: معرفی دوره و مرور مفاهیم ریاضی ضروری
• بخش 2: جبر خطی و کاربرد آن در شبکه‌های عصبی
• بخش 3: حساب دیفرانسیل برای بهبود وزن‌ها و گرادیان نزولی
• بخش 4: مبانی احتمال و کدینگ توزیع‌ها
• بخش 5: ساختار ترنسفورمر و مکانیزم Self-Attention
• بخش 6: پیاده‌سازی یک مدل کوتاه‌مدت ترنسفورمر از صفر
• بخش 7: آموزش و ارزیابی LLM روی مجموعه داده‌ متنی
• بخش 8: پروژه نهایی – تولید متن و تحلیل نتایج

در هر فصل، با مثال‌های زیر روبه‌رو می‌شوید:

• محاسبه دستی ضرب ماتریس و بردار برای درک تابع خطی شبکه.
• توسعه کد گرادیان نزولی با استفاده از مشتق جزئی برای یک تابع هزینه‌ی ساده.
• ساخت یک لایه توجه چندسر و مقایسه خروجی آن با محاسبات تئوری.
• آموزش مدل بر روی دیتاست‌های کوچک (مثلاً جملات خبری) و مشاهده رفتار تولید متن.
• تحلیل رؤیت‌پذیری (visualization) وزن‌های توجه و تفسیر آن‌ها.

این رویکرد عملی به شما امکان می‌دهد تا به‌سرعت مفاهیم را درک کرده و اعتماد به نفس لازم برای پروژه‌های بزرگ‌تر را کسب کنید.

دوره «ریاضیات پایه هوش‌مصنوعی مولد، درک LLM و ترنسفورمرها» یک فرصت طلایی برای دانشجویان و مهندسان حوزه داده است که می‌خواهند به عمق الگوریتم‌های نسل جدید هوش‌مصنوعی نفوذ کنند. با مطالب تئوری قوی و تمرین‌های عملی منظم، این مسیر آموزشی شما را برای پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی آماده خواهد کرد. هم‌اکنون می‌توانید با دانلود رایگان نرم‌افزارهای مورد نیاز و آغاز به مشاهده جلسات، گامی بلند در مسیر یادگیری بردارید.