اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی جامع معماری و پیادهسازی کاربردی مدلهای هوش مصنوعی Gemma 3 با رویکرد بومیسازی و بهینهسازی فنی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع معماری و پیادهسازی کاربردی مدلهای هوش مصنوعی Gemma 3 با رویکرد بومیسازی و بهینهسازی فنی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و معماریهای نوین
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدلهای زبانی بزرگ در صنعت
- 2. آشنایی با ساختار و ویژگیهای کلیدی مدلهای خانواده Gemma 3
- 3. بررسی معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در مدلهای زبانی
- 4. نحوه عملکرد توکنایزرها و پیشپردازش متن در مدلهای Gemma 3
- 5. تفاوتهای فنی مدلهای سبک و سنگین در خانواده Gemma 3
- 6. محیطسازی و پیشنیازهای سختافزاری برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی
- 7. نصب و راهاندازی کتابخانههای استاندارد برای کار با مدلهای گوگل
- 8. آشنایی با فرمتهای ذخیرهسازی مدل و وزنهای پیشآموزشدیده
- 9. بارگذاری مدلهای Gemma 3 در محیطهای محلی و سرورهای داخلی
- 10. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای مدیریت مدلها
- 11. تکنیکهای بهینهسازی حافظه گرافیکی برای اجرای مدلهای بزرگ
- 12. مفاهیم اساسی در تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدلهای زبانی
- 13. آمادهسازی مجموعهدادههای بومی برای آموزش تخصصی مدل
- 14. روشهای پیشپردازش و پاکسازی دادههای متنی فارسی
- 15. پیادهسازی روش LoRA برای تنظیم دقیق و کمهزینه مدلها
- 16. پیادهسازی روش QLoRA جهت کاهش مصرف منابع محاسباتی
- 17. نظارت بر فرآیند آموزش و ارزیابی شاخصهای عملکرد مدل
- 18. تکنیکهای استنتاج یا Inference سریع در مدلهای زبانی
- 19. استفاده از کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سختافزارهای محدود
- 20. پیادهسازی سیستمهای RAG برای اتصال مدل به دانش سازمانی
- 21. طراحی پایگاهدادههای برداری برای بازیابی اطلاعات دقیق
- 22. روشهای افزایش دقت پاسخدهی مدل در حوزههای تخصصی
- 23. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
- 24. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدلهای تعاملی
- 25. ارزیابی کیفی خروجیهای مدل با معیارهای استاندارد
- 26. امنیت در استقرار مدلهای زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
- 27. ملاحظات اخلاقی و انطباق خروجیها با ارزشهای فرهنگی
- 28. بهینهسازی توان عملیاتی سیستمهای مبتنی بر LLM
- 29. استقرار مدلهای Gemma 3 در محیطهای ابری بومی
- 30. راهکارهای مانیتورینگ و نگهداری مدلهای مستقر شده
- 31. آشنایی با ابزارهای تحلیل لاگ و خطایابی مدل
- 32. تکنیکهای افزایش سرعت پاسخدهی مدل یا Latency Optimization
- 33. بررسی سناریوهای کاربردی در اتوماسیون اداری و سازمانی
- 34. پیادهسازی سیستمهای خلاصهسازی متون با استفاده از Gemma 3
- 35. ساخت دستیار هوشمند پاسخگو به سوالات متداول
- 36. تجزیه و تحلیل متون و استخراج موجودیتهای کلیدی
- 37. یکپارچهسازی مدلهای هوش مصنوعی با سامانههای نرمافزاری موجود
- 38. آینده مدلهای متنباز و نقش آنها در توسعه فناوری ملی
- 39. پروژه نهایی طراحی و پیادهسازی یک سامانه هوشمند بومی
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.