چرا هوش مصنوعی مولد و LLMs؟

هوش مصنوعی مولد قادر است داده‌های جدیدی را بر اساس داده‌های موجود خلق کند. مدل‌های زبانی بزرگ، زیرمجموعه‌ای قدرتمند از هوش مصنوعی مولد هستند که با آموزش بر روی حجم عظیمی از متن، توانایی درک، تولید و دستکاری زبان انسانی را با کیفیتی بی‌سابقه دارا می‌باشند. این مدل‌ها ستون فقرات بسیاری از کاربردهای نوظهور از جمله چت‌بات‌های پیشرفته، دستیارهای کدنویسی، ابزارهای خلاقیت محتوا و سیستم‌های تحلیل داده‌های متنی هستند.

با فراگیری این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مولد را درک کنید.
• با معماری و نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ آشنا شوید.
• تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering را برای هدایت LLMs به کار بگیرید.
• کاربردهای عملی LLMs در صنایع مختلف را شناسایی و پیاده‌سازی کنید.
• چالش‌ها و اخلاقیات مرتبط با هوش مصنوعی مولد را مورد بررسی قرار دهید.

محتوای دوره تخصصی

این دوره تخصصی شامل چندین بخش جامع است که با رویکردی ساختاریافته، شما را از مبانی تا کاربردهای پیشرفته هدایت می‌کند:

بخش ۱: مبانی هوش مصنوعی مولد

در این بخش، شما با تاریخچه هوش مصنوعی مولد، انواع مدل‌های مولد (مانند GANs, VAEs, Transformers) و معماری‌های کلیدی که اساس LLMs را تشکیل می‌دهند، آشنا خواهید شد. مفاهیمی چون یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و نحوه آموزش این مدل‌ها به طور مفصل توضیح داده می‌شوند.

بخش ۲: آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

این بخش عمیقاً به مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازد. شما با معماری Transformer، مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده مانند BERT و GPT، نحوه توکن‌سازی، Embeddings و فرآیند Fine-tuning برای وظایف خاص آشنا خواهید شد. درک چگونگی تولید متن، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی با استفاده از LLMs از اهداف اصلی این بخش است.

بخش ۳: Prompt Engineering برای LLMs

یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در کار با LLMs، توانایی هدایت موثر آن‌ها از طریق دستورات (Prompts) است. این بخش به تکنیک‌های مختلف Prompt Engineering می‌پردازد، از جمله Zero-shot, Few-shot prompting، Chain-of-Thought prompting و دیگر استراتژی‌های پیشرفته برای دستیابی به نتایج دقیق و خلاقانه. مثال‌های عملی از نحوه نوشتن Prompts برای وظایف متنوع ارائه خواهد شد.

به عنوان مثال، برای تولید یک شعر در سبک حافظ، یک Prompt مناسب می‌تواند اینگونه باشد:

“یک غزل در سبک حافظ شیرازی بنویس. موضوع غزل باید شرح دلتنگی برای یار و وصف زیبایی‌های طبیعت بهاری باشد. لحن غزل، عاشقانه و همراه با اندکی عرفان باشد.”

بخش ۴: کاربردهای عملی LLMs

در این بخش، به بررسی کاربردهای واقعی LLMs در صنایع مختلف پرداخته می‌شود. این کاربردها شامل:

• تولید محتوا: نوشتن مقالات، پست‌های وبلاگ، سناریو و شعر.
• برنامه‌نویسی: تولید کد، تکمیل کد، رفع اشکال و مستندسازی کد.
• خدمات مشتری: ساخت چت‌بات‌های هوشمند برای پاسخگویی به سوالات متداول.
• تحلیل داده: استخراج اطلاعات از متون، تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی گزارش‌ها.
• آموزش: ایجاد محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده و پاسخ به سوالات دانشجویان.

با استفاده از مثال‌های کد و داده‌های واقعی، نحوه پیاده‌سازی این کاربردها آموزش داده می‌شود.

بخش ۵: اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد

با قدرت فزاینده هوش مصنوعی مولد، درک جنبه‌های اخلاقی و چالش‌های مرتبط با آن امری حیاتی است. این بخش به موضوعاتی مانند سوگیری در مدل‌ها، مسائل مربوط به حریم خصوصی، تولید محتوای گمراه‌کننده (Deepfakes)، حقوق مالکیت معنوی و استفاده مسئولانه از این فناوری‌ها می‌پردازد.

مزایای دسترسی به دوره بر روی فلش مموری 32GB

ارائه این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی مزایای قابل توجهی دارد:

• دسترسی آفلاین: شما نیازی به اتصال دائمی اینترنت برای دسترسی به محتوای دوره ندارید. این امر برای افرادی که دسترسی محدودی به اینترنت دارند یا ترجیح می‌دهند در محیط‌های بدون دسترسی آنلاین مطالعه کنند، ایده‌آل است.
• سرعت بالا: محتوای ویدیویی با کیفیت بالا و فایل‌های پروژه به سرعت و بدون نیاز به دانلودهای حجیم قابل دسترسی هستند.
• قابل حمل بودن: فلش مموری به راحتی قابل حمل است و شما می‌توانید در هر مکان و هر زمان به یادگیری خود ادامه دهید.
• ذخیره‌سازی پایدار: یک راه حل ذخیره‌سازی امن و دائمی برای تمام منابع آموزشی شما.
• محتوای کامل: فلش مموری شامل تمامی ویدیوهای آموزشی، اسلایدها، کدها، مجموعه داده‌ها و تمرین‌های عملی است.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی کامل از این دوره تخصصی، آشنایی با مفاهیم زیر مفید خواهد بود:

• مبانی برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان پایتون و کتابخانه‌های مرتبط مانند NumPy و Pandas.
• مفاهیم یادگیری ماشین: درک اولیه از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد.
• آشنایی با شبکه‌های عصبی: درک مبانی شبکه‌های عصبی و لایه‌های مختلف آن‌ها.

اگرچه داشتن پیش‌زمینه قوی در این زمینه‌ها بسیار کمک‌کننده است، اما دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی برای علاقه‌مندان با دانش اولیه نیز قابل فهم باشد و مباحث تکمیلی را پوشش دهد.

چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان مناسب است، از جمله:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: برای افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد به برنامه‌های خود.
• دانشمندان داده: برای کاوش در مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها.
• محققان و دانشجویان: برای به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها در حوزه هوش مصنوعی.
• مدیران محصول و استراتژیست‌ها: برای درک پتانسیل‌های تجاری هوش مصنوعی مولد.
• کاربران خلاق: نویسندگان، هنرمندان و طراحانی که به دنبال ابزارهای نوآورانه هستند.