این دوره فشرده، مسیر یادگیری شما را برای تسلط بر جنبه‌های عملی LLMهای محلی هموار می‌کند. مهم‌ترین مهارت‌هایی که پس از اتمام این دوره کسب خواهید کرد عبارتند از:

• درک عمیق از تفاوت‌ها و مزایای LLMهای محلی (Local LLMs) در مقایسه با مدل‌های ابری و اهمیت حریم خصوصی داده‌ها در کاربردهای هوش مصنوعی.
• نصب و پیکربندی ابزارهای ضروری مانند Ollama یا LM Studio برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ روی کامپیوتر شخصی شما بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت.
• انتخاب و دانلود مدل‌های LLM مناسب برای نیازهای پروژه شما، با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری سیستم خود.
• آشنایی با اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و نحوه تعامل موثر با LLMها برای دریافت پاسخ‌های دقیق و مرتبط.
• ساخت یک چت‌بات مکالمه‌ای پایه که قادر به پاسخگویی به سوالات شما و مدیریت جریان مکالمه است.
• پیاده‌سازی سیستم تولید مبتنی بر بازیابی (RAG – Retrieval Augmented Generation) برای افزایش دقت و توانایی چت‌بات در دسترسی به اطلاعات خارج از دانش اصلی مدل، از جمله اسناد شخصی، فایل‌های متنی یا پایگاه‌های داده محلی.
• اتصال LLM محلی به کد پایتون و استفاده از کتابخانه‌هایی مانند LangChain یا LlamaIndex (در حد نیاز دوره فشرده) برای توسعه قابلیت‌های پیشرفته‌تر و سفارشی‌سازی رفتار چت‌بات.
• آمادگی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر با استفاده از رویکرد Local-first AI و ایجاد راه‌حل‌های هوشمندانه و مستقل.

این دوره به شما کمک می‌کند تا با کمترین زمان و هزینه، یک پایه قوی در توسعه کاربردهای هوش مصنوعی مولد برای خودتان ایجاد کنید و ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل نمایید.

شرکت در این دوره فشرده، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد که آن را از سایر دوره‌های مشابه متمایز می‌کند و ارزش زیادی به مهارت‌های شما می‌افزاید:

• یادگیری سریع و عملی: به جای تئوری‌های طولانی و انتزاعی، مستقیماً به سمت ساخت و پیاده‌سازی عملی می‌روید و در کمتر از دو ساعت به یک نتیجه ملموس و کاربردی دست پیدا می‌کنید.
• کاهش هزینه‌ها: با اجرای LLMها به صورت محلی، نیازی به پرداخت هزینه‌های گزاف به سرویس‌های ابری برای محاسبات هوش مصنوعی نخواهید داشت که این مزیت در بلندمدت بسیار اقتصادی است.
• حفظ حریم خصوصی: داده‌های شما هرگز سیستم شما را ترک نمی‌کنند و در معرض دید سرویس‌های ابری قرار نمی‌گیرند، که این امر برای کاربرد در داده‌های حساس، محرمانه یا اطلاعات شرکتی بسیار حیاتی است.
• کنترل کامل: شما بر روی محیط توسعه، مدل‌های مورد استفاده و نحوه کار چت‌بات خود کنترل کامل دارید. این به شما امکان می‌دهد تا آن را مطابق با نیازهای دقیق خود تنظیم و بهینه‌سازی کنید.
• دسترسی آفلاین: چت‌بات شما حتی بدون اتصال به اینترنت نیز کار می‌کند، که برای کاربردهای خاص، محیط‌های با اتصال محدود یا زمانی که در حال حرکت هستید، بسیار مفید است.
• تقویت رزومه: افزودن مهارت توسعه هوش مصنوعی محلی و ساخت چت‌بات عملی به رزومه شما، می‌تواند در فرصت‌های شغلی آینده در حوزه هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزارهای هوشمند بسیار موثر باشد.
• پایه و اساس پروژه‌های آینده: این دوره سنگ بنایی محکم برای شروع پروژه‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر، از جمله سیستم‌های تولید متن خلاقانه، ابزارهای کدنویسی هوشمند، دستیارهای شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی و سیستم‌های تحلیل داده، خواهد بود.

این دوره نه تنها به شما دانش می‌دهد، بلکه شما را به یک سازنده فعال هوش مصنوعی تبدیل می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا ایده‌های نوآورانه خود را بدون وابستگی به زیرساخت‌های ابری پیاده‌سازی کنید.

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره فشرده و تضمین یک تجربه یادگیری روان، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود، هرچند برخی از آنها ضروری نیستند و می‌توانید حین دوره نیز آنها را فرا بگیرید:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی: تجربه کار با زبان پایتون (Python) در سطح مقدماتی (مانند آشنایی با متغیرها، حلقه‌ها و توابع) بسیار مفید است، زیرا بسیاری از ابزارها و مثال‌ها در پایتون ارائه می‌شوند. با این حال، اگر آشنایی کمی هم داشته باشید، روند دوره به گونه‌ای است که می‌توانید همراه شوید و مفاهیم را در عمل بیاموزید.
• دانش پایه کار با خط فرمان (Command Line / Terminal): نصب برخی ابزارها و اجرای اسکریپت‌ها نیاز به آشنایی با خط فرمان و دستورات پایه آن (مانند باز کردن ترمینال، ناوبری در دایرکتوری‌ها و اجرای دستورات ساده) دارد.
• سخت‌افزار مناسب: برای اجرای LLMهای محلی، به سیستمی با حداقل 8 گیگابایت رم (16 گیگابایت یا بیشتر به شدت توصیه می‌شود) و پردازنده مدرن (ترجیحاً با پشتیبانی از دستورالعمل‌های AVX) نیاز دارید. داشتن کارت گرافیک NVIDIA با VRAM کافی (حداقل 4 گیگابایت، 8 گیگابایت به بالا ایده‌آل است) می‌تواند به تسریع پردازش‌ها کمک کند، اما برای شروع ضروری نیست و مدل‌های کوچک‌تر روی CPU نیز به خوبی کار می‌کنند.
• فضای ذخیره‌سازی کافی: مدل‌های LLM می‌توانند از چند گیگابایت تا ده‌ها گیگابایت فضا را روی دیسک سخت شما اشغال کنند، بنابراین اطمینان حاصل کنید که فضای کافی برای دانلود و ذخیره مدل‌ها دارید.

نکته مهم: هیچ دانش قبلی در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا شبکه‌های عصبی ضروری نیست. این دوره برای مبتدیانی طراحی شده است که می‌خواهند مستقیماً وارد دنیای کاربردی هوش مصنوعی مولد شوند.

این دوره به صورت فشرده و گام به گام طراحی شده تا شما را در کمترین زمان به هدف نهایی، یعنی ساخت یک چت‌بات هوش مصنوعی کاملاً عملی، برساند. سرفصل‌های اصلی به شرح زیر است:

• بخش 1: آشنایی با LLMهای محلی و چرا آنها مهم هستند؟

  • معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آنها در دنیای واقعی.
  • مقایسه جامع LLMهای ابری (مانند GPT-3/4 و Claude) و LLMهای محلی از نظر عملکرد، هزینه و حریم خصوصی.
  • مزایای کلیدی اجرای محلی: حفظ حریم خصوصی داده‌ها، کاهش چشمگیر هزینه‌ها، سرعت دسترسی بالا و کنترل کامل بر مدل.
  • مروری بر ابزارهای محبوب و قدرتمند برای اجرای LLMهای محلی مانند Ollama و LM Studio.

• بخش 2: آماده‌سازی محیط توسعه شما

  • راهنمای گام به گام نصب پایتون (در صورت نیاز) و مدیریت پکیج‌ها با pip.
  • نصب و پیکربندی یکی از ابزارهای اجرای LLM محلی (تمرکز اصلی بر Ollama به دلیل سادگی نصب و استفاده).
  • دانلود و مدیریت اولین مدل LLM کوچک و مناسب برای شروع پروژه (مثلاً مدل‌های سری Llama 3 یا Phi 3 در نسخه کوانتایز شده).
  • اولین تعامل موفق با مدل از طریق خط فرمان یا رابط کاربری ابزار انتخاب شده.

• بخش 3: اصول ساخت چت‌بات (پایه)

  • مبانی مهندسی پرامپت: آموزش نوشتن پرامپت‌های موثر برای LLMها به منظور دریافت پاسخ‌های دقیق و مطلوب.
  • ساخت یک اسکریپت پایتون ساده برای ارسال پرامپت به LLM محلی و دریافت پاسخ‌ها.
  • مدیریت تاریخچه مکالمات و حافظه (Memory) در چت‌بات برای ایجاد یک تجربه چت‌بات پیوسته و طبیعی.
  • مثال عملی: ساخت چت‌باتی که به سوالات عمومی پاسخ می‌دهد و قادر به حفظ زمینه مکالمه است.

• بخش 4: افزودن قابلیت‌های پیشرفته: سیستم RAG در عمل

  • معرفی مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG) و دلیل اهمیت آن در افزایش دقت و جامعیت پاسخ‌های LLM.
  • چگونه چت‌بات شما می‌تواند به اطلاعات خارج از دانش اصلی مدل (مانند اسناد PDF شخصی، فایل‌های متنی یا دیتابیس‌های محلی) دسترسی پیدا کند.
  • استفاده از کتابخانه‌های ساده برای تقسیم‌بندی متن (chunking) و ایجاد بردارهای معنایی (embeddings) برای بازیابی موثر اطلاعات.
  • مثال عملی: ساخت چت‌باتی که می‌تواند به سوالات مربوط به یک سند خاص (مثلاً یک کتاب الکترونیکی یا گزارش کاری) پاسخ‌های دقیق ارائه دهد.

• بخش 5: ساخت چت‌بات نهایی شما

  • جمع‌بندی و ادغام تمام بخش‌ها در یک برنامه چت‌بات کامل و آماده به کار.
  • پیاده‌سازی یک رابط کاربری ساده (می‌تواند متنی در ترمینال یا مبتنی بر وب با استفاده از فریم‌ورک‌های سبک مانند Flask یا Streamlit) برای تعامل کاربر.
  • نکات و ترفندها برای بهینه‌سازی عملکرد، افزایش سرعت پاسخ‌دهی و پایداری چت‌بات در طولانی مدت.
  • قدم‌های بعدی: چگونه می‌توانید چت‌بات خود را توسعه دهید و ویژگی‌های بیشتری مانند اتصال به APIها یا سفارشی‌سازی بیشتر اضافه کنید.

هر بخش شامل توضیحات مختصر و مفید، مثال‌های کدنویسی گام به گام و تمرین‌های کوچک برای اطمینان از درک کامل مطالب و تقویت مهارت‌های عملی شماست.