در دنیای امروز، هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) انقلابی در نحوه تعامل ما با فناوری ایجاد کرده‌اند. اما استفاده از این فناوری‌ها اغلب با نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی، امنیت داده‌ها و محدودیت‌های دسترسی همراه است. این دوره جامع، کلید ورود شما به دنیای قدرتمند LLMهای متن‌باز و پیاده‌سازی هوش مصنوعی امن و بدون سانسور به صورت کاملاً محلی خواهد بود. با بهره‌گیری از تکنیک‌های بازیابی افزوده (RAG)، شما قادر خواهید بود تا مدل‌های هوش مصنوعی را با داده‌های اختصاصی خودتان تغذیه کرده و پاسخ‌های دقیق و سفارشی‌سازی شده دریافت کنید. این مجموعه آموزشی ارزشمند، بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی با سازماندهی کامل ارائه می‌شود تا دسترسی شما به محتوا را تسهیل بخشد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند درک عمیقی از چگونگی کار با LLMها، فراتر از رابط‌های کاربری آنلاین و ابری، پیدا کنند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با حفظ کامل حریم خصوصی و کنترل بر داده‌های خود، از قدرت هوش مصنوعی به طور کامل بهره‌مند شوید. تمرکز بر مدل‌های متن‌باز، دست شما را برای نوآوری و سفارشی‌سازی باز می‌گذارد.

• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: کلیه پردازش‌ها به صورت محلی و بدون نیاز به ارسال اطلاعات به سرورهای خارجی انجام می‌شود.
• کنترل کامل: شما مالک و کنترل‌کننده مدل‌ها و داده‌های خود هستید.
• عدم وجود سانسور: با استفاده از مدل‌های متن‌باز و تنظیمات مناسب، از پاسخ‌های آزاد و بدون محدودیت لذت ببرید.
• سفارشی‌سازی پیشرفته: امکان تغذیه مدل‌ها با داده‌های خاص شما و ایجاد دستیارهای هوشمند شخصی.
• دسترسی پایدار: تمامی محتوا بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی برای دسترسی آفلاین و همیشگی شما قرار دارد.

این دوره با پوشش جامع مفاهیم نظری و تمرین‌های عملی، شما را از یک مبتدی به یک متخصص در زمینه LLMهای محلی تبدیل خواهد کرد:

۱. مبانی هوش مصنوعی مولد و LLMها

• معرفی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن.
• آشنایی با معماری‌های مختلف LLMها (مانند ترانسفورمرها).
• فرایند آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان.
• بررسی مدل‌های پیشرو متن‌باز موجود (مانند Llama, Mistral, Falcon و…).

۲. پیاده‌سازی LLMهای محلی

• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Python, Docker).
• استفاده از کتابخانه‌های کلیدی مانند Hugging Face Transformers و LangChain.
• دانلود و اجرای مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار شخصی.
• بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای سخت‌افزارهای مختلف.
• مثال عملی: راه‌اندازی یک چت‌بات محلی با مدل Llama 2.

۳. تکنیک بازیابی افزوده (RAG)

• درک مفهوم RAG و چرایی اهمیت آن.
• نحوه جاسازی (Embedding) متون و ایجاد پایگاه داده وکتوری.
• استفاده از پایگاه داده‌های وکتوری (مانند ChromaDB, FAISS).
• اتصال LLM به داده‌های خارجی از طریق RAG.
• مثال عملی: ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ هوشمند بر روی اسناد PDF شخصی.

۴. امنیت، حریم خصوصی و عدم سانسور

• مباحث امنیتی در اجرای مدل‌های محلی.
• راهکارهای جلوگیری از نشت اطلاعات.
• تنظیمات و روش‌های دور زدن محدودیت‌های محتوایی (Uncensored AI).
• مدیریت دسترسی و مجوزها در محیط محلی.

۵. کاربردهای پیشرفته و ساخت پروژه‌های سفارشی

• ساخت دستیارهای هوشمند شخصی‌سازی شده.
• اتصال LLM به ابزارها و APIهای خارجی.
• توسعه ابزارهای خلاقانه با استفاده از LLMها.
• مثال عملی: ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی اخبار محلی با RAG.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، دانش و ابزارهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی پایتون.
• آشنایی با مفاهیم اولیه علوم کامپیوتر و ترمینال (Command Line).
• یک سیستم کامپیوتری با حداقل ۸ گیگابایت رم (ترجیحاً ۱۶ گیگابایت یا بیشتر) و پردازنده مناسب.
• برای اجرای مدل‌های بزرگتر، داشتن کارت گرافیک (GPU) با حداقل ۶ گیگابایت VRAM بسیار مفید خواهد بود.
• فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه شده حاوی تمامی نرم‌افزارها، کتابخانه‌ها و کدهای مورد نیاز است.

تمامی محتوای آموزشی، ابزارها، و کدهای لازم در این فلش مموری سازماندهی شده‌اند:

• فایل‌های ویدئویی با کیفیت بالا از تمامی جلسات آموزشی.
• کدهای پایتون، اسکریپت‌ها و نوت‌بوک‌های Jupyter برای تمرین‌های عملی.
• فایل‌های پیکربندی و تنظیمات لازم برای راه‌اندازی نرم‌افزارها.
• مجموعه‌ای از مستندات و مقالات مرتبط برای مطالعه بیشتر.
• دستورالعمل‌های گام به گام برای نصب و استفاده از تمامی ابزارها.

این دوره، فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری عمیق و کاربردی LLMهای متن‌باز و هوش مصنوعی محلی است. با یادگیری تکنیک‌هایی مانند RAG و با استفاده از مدل‌های آزاد، شما قادر خواهید بود تا راهکارهای هوش مصنوعی را بدون دغدغه حریم خصوصی و سانسور، به صورت شخصی‌سازی شده در پروژه‌های خود به کار ببرید. محتوای جامع و سازماندهی شده بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، تجربه یادگیری شما را آسان و لذت‌بخش خواهد کرد.