اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ارزیابی و بهکارگیری مدل InternLM3 8B در توسعهٔ ابزارهای برنامهنویسی، تحلیل داده و سیستمهای بازیابی اطلاعات (RAG)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ارزیابی و بهکارگیری مدل InternLM3 8B در توسعهٔ ابزارهای برنامهنویسی، تحلیل داده و سیستمهای بازیابی اطلاعات (RAG)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
- 2. آشنایی با معماری InternLM3 8B
- 3. نصب و راهاندازی محیط توسعه InternLM3 8B
- 4. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 5. توکنسازی و پیشپردازش متن
- 6. مدلهای زبانی آماری
- 7. شبکههای عصبی و یادگیری عمیق در NLP
- 8. مقدمهای بر ترنسفورمرها
- 9. معماری ترنسفورمر در InternLM3 8B
- 10. آموزش مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل InternLM3 8B
- 12. ارزیابی عملکرد مدلهای زبانی
- 13. معیارهای ارزیابی در NLP
- 14. کاربردهای InternLM3 8B در برنامهنویسی
- 15. تولید کد با InternLM3 8B
- 16. تکمیل خودکار کد
- 17. اشکالزدایی کد با InternLM3 8B
- 18. تبدیل زبانهای برنامهنویسی
- 19. مستندسازی کد
- 20. کاربردهای InternLM3 8B در تحلیل داده
- 21. پیشپردازش دادههای متنی
- 22. استخراج ویژگی از دادهها
- 23. دستهبندی متون
- 24. تحلیل احساسات
- 25. خلاصهسازی متون
- 26. پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 27. کاربردهای InternLM3 8B در سیستمهای بازیابی اطلاعات (RAG)
- 28. مبانی سیستمهای بازیابی اطلاعات
- 29. مفاهیم پایگاه دادههای برداری
- 30. ایجاد و مدیریت پایگاه دادههای برداری
- 31. بازیابی اطلاعات با استفاده از Embeddings
- 32. ادغام مدل زبانی با پایگاه دادههای برداری
- 33. معماری RAG با InternLM3 8B
- 34. پیادهسازی RAG برای پرسش و پاسخ
- 35. توسعهٔ چتباتهای هوشمند
- 36. مدیریت حافظه در چتباتها
- 37. ارزیابی سیستمهای RAG
- 38. بهینهسازی عملکرد RAG
- 39. چالشهای مدلهای زبانی بزرگ
- 40. سوگیری در مدلهای زبانی
- 41. اخلاق در هوش مصنوعی
- 42. امنیت مدلهای زبانی
- 43. حریم خصوصی در دادههای متنی
- 44. ملاحظات شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
- 45. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه هوش مصنوعی
- 46. توسعهٔ ابزارهای برنامهنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
- 47. کاربرد InternLM3 8B در توسعهٔ وب
- 48. کاربرد InternLM3 8B در تحلیل دادههای مالی
- 49. کاربرد InternLM3 8B در حوزه سلامت
- 50. کاربرد InternLM3 8B در آموزش
- 51. کاربرد InternLM3 8B در حوزه حقوقی
- 52. کاربرد InternLM3 8B در ترجمه ماشینی
- 53. کاربرد InternLM3 8B در تولید محتوا
- 54. کاربرد InternLM3 8B در تحقیقات علمی
- 55. مقدمهای بر یادگیری تقویتی در NLP
- 56. تنظیم پارامترهای مدل InternLM3 8B
- 57. استفاده از GPU برای آموزش و استنتاج
- 58. نکات پیشرفته در Fine-tuning
- 59. روشهای تولید متن خلاقانه
- 60. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
- 61. ارزیابی کیفی خروجی مدل
- 62. طراحی Prompt های مؤثر
- 63. روشهای کاهش مصرف حافظه
- 64. کاربرد Embeddings در جستجوی معنایی
- 65. تکنیکهای پیشرفته Bag-of-Words
- 66. مقدمهای بر مدلهای توالی به توالی (Seq2Seq)
- 67. کاربرد مدلهای توالی به توالی در ترجمه
- 68. کاربرد مدلهای توالی به توالی در خلاصهسازی
- 69. مدلهای زبانی مولد (Generative Models)
- 70. تفاوت مدلهای زبانی با مدلهای مولد
- 71. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
- 72. حفاظت از دادهها در سیستمهای مبتنی بر LLM
- 73. اصول طراحی سیستمهای هوش مصنوعی اخلاقی
- 74. استانداردهای فنی در توسعهٔ LLM
- 75. مستندسازی فنی پروژه InternLM3 8B
- 76. مدیریت نسخه در پروژههای هوش مصنوعی
- 77. تست و اعتبارسنجی مدل در عمل
- 78. پیادهسازی مدل در محیطهای عملیاتی
- 79. بهبود مداوم مدل و سیستم
- 80. آیندهٔ مدلهای زبانی بزرگ
- 81. نوآوریهای جدید در حوزه NLP
- 82. مروری بر مدلهای زبانی مشابه InternLM3 8B
- 83. مقایسه InternLM3 8B با سایر مدلها
- 84. راهنمای عملی برای توسعهدهندگان
- 85. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیقتر
- 86. کارگاه عملی: ساخت یک سیستم RAG ساده
- 87. کارگاه عملی: توسعهٔ یک ابزار کدنویسی با InternLM3 8B
- 88. کارگاه عملی: تحلیل احساسات یک مجموعه داده
- 89. کارگاه عملی: ساخت یک چتبات پرسش و پاسخ
- 90. کارگاه عملی: خلاصهسازی اسناد طولانی
- 91. کارگاه عملی: ارزیابی و بهبود Prompt ها
- 92. کارگاه عملی: ساخت سیستم جستجوی معنایی
- 93. کارگاه عملی: مبانی پایگاه دادههای برداری
- 94. کارگاه عملی: تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
- 95. کارگاه عملی: پیادهسازی مدل در یک API
- 96. کارگاه عملی: ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.