دورهٔ «مدل‌های بزرگ زبانی سطح ۳» از پلتفرم Udemy، به روزرسانی جولای ۲۰۲۴، شما را در مسیر پیشرفته یادگیری و به کارگیری هوش مصنوعی زبانی قرار می‌دهد. این دوره برای افرادی طراحی شده که مباحث پایه را می‌دانند و می‌خواهند در پروژه‌های حرفه‌ای، از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4، LLaMA و سایر مدل‌های متن‌محور استفاده کنند.

• معماری پیشرفته مدل‌های ترنسفورمر: درک جزئیات Encoder و Decoder و نحوه تعامل آن‌ها.
• آموزش و تنظیم دقیق (Fine-Tuning): کار با داده‌های تخصصی و تنظیم وزن‌های شبکه برای بهبود عملکرد در کاربردهای خاص.
• پیاده‌سازی Prompt Engineering: طراحی و بهینه‌سازی ورودی‌ها برای تولید پاسخ دقیق‌تر و مؤثرتر.
• بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا: تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه و تسریع پردازش بدون کاهش دقت.
• استفاده از APIهای بومی و متن‌باز: کار با کتابخانه‌هایی مثل Hugging Face Transformers و OpenAI.
• یکپارچه‌سازی مدل‌ها در برنامه‌های وب و موبایل: روش‌های ساخت وب‌سرویس و API برای ارائه خدمات زبانی.

• دسترسی به مواد آموزشی به‌روز مناسب برای روند حرکت سریع در دنیای هوش مصنوعی.
• تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی که مهارت شما را به سرعت ارتقا می‌دهد.
• یادگیری بر اساس فعالیت‌های گروهی و بررسی کد همکاران؛ تقویت مهارت‌های همکاری و نقد فنی.
• مدرک پایان دوره از Udemy برای ارائه در رزومه و لینکدین.
• پشتیبانی مستقیم مدرس و انجمن پرسش و پاسخ فعال.

• دانش پایه‌ای از زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های Numpy، Pandas.
• آشنایی با مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.
• تجربهٔ ابتدایی کار با مدل‌های ساده NLP (مثل Word2Vec یا LSTM).
• دسترسی به سیستم با کارت گرافیک (GPU) یا استفاده از سرویس‌های ابری (AWS، Google Colab).

• بخش ۱: مروری بر مدل‌های بزرگ زبانی
  • تاریخچه ترنسفورمر و مقایسه با RNN
  • معماری BERT، GPT و LLaMA
• بخش ۲: محیط توسعه و نصب ابزارها
  • راه‌اندازی Conda و مدیریت محیط مجازی
  • نصب کتابخانه‌های Hugging Face و OpenAI
• بخش ۳: دیتاست‌ها و پیش‌پردازش
  • پاک‌سازی متن و توکنیزاسیون
  • ساخت مجموعه داده‌های سفارشی
• بخش ۴: انتقال یادگیری و Fine-Tuning
  • تنظیم هایپرپارامترها
  • افزایش کارایی با روش‌های LoRA و QLoRA
• بخش ۵: مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • طراحی سازه‌های پیچیده پرسش
  • تست و بهینه‌سازی پاسخ‌ها
• بخش ۶: استقرار مدل در تولید
  • ساخت API با FastAPI یا Flask
  • ملاحظات امنیت و مقیاس‌پذیری
• بخش ۷: پروژه نهایی
  • ایجاد یک دستیار چت‌بات هوشمند
  • گزارش و ارائه نتایج

در طول دوره، با مثال‌های زیر به صورت گام‌به‌گام کار می‌کنید:

• ساخت مدل خلاصه‌ساز خودکار مقاله‌های علمی با GPT-3.5 و مقایسه خروجی‌ها.
• توسعه ابزار تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی.
• پیاده‌سازی یک وب‌سرویس پرسش و پاسخ اختصاصی بر اساس مجموعه داده‌های داخلی سازمان شما.
• طراحی الگوریتم تقلب‌یابی در متون تولیدشده توسط هوش مصنوعی.

هر مثال شامل کد کامل، توضیحات مرحله‌به‌مرحله و تحلیل نتایج است تا درک عمیق‌تری از عملکرد مدل‌ها به دست آورید.

دوره «مدل‌های بزرگ زبانی سطح ۳» مناسب کسانی است که قصد دارند از دانش پایه‌ای خود فراتر رفته و در پروژه‌های واقعی و صنعتی از پیشرفته‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی زبانی استفاده کنند. با شرکت در این دوره، مهارت‌های فنی، تجربه عملی و بهره‌وری شما در ایجاد راهکارهای هوشمند چندین برابر خواهد شد. هم‌اکنون می‌توانید فایل‌های دوره را به صورت دانلود رایگان نرم‌افزار دریافت کرده و سفر خود را در دنیای هوش مصنوعی زبانی آغاز کنید.