اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از مدل هوش مصنوعی Gemma 2: بهینهسازی و پیادهسازی برای توسعهدهندگان ایرانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از مدل هوش مصنوعی Gemma 2: بهینهسازی و پیادهسازی برای توسعهدهندگان ایرانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوریهای نوین پردازش زبان
موضوع میانی: مدلهای زبانی کوچک (SLM) و کاربردهای بهینه در محیطهای بومی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدلهای زبانی کوچک در صنعت فناوری
- 2. آشنایی با خانواده مدلهای Gemma و ویژگیهای نسخه 2B
- 3. بررسی معماری و ساختار مدل Gemma 2 2B
- 4. مقایسه مدلهای کوچک با مدلهای بزرگ از منظر بهرهوری و سختافزار
- 5. آمادهسازی محیط توسعه برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی
- 6. نصب و راهاندازی کتابخانههای مورد نیاز در محیط پایتون
- 7. مدیریت منابع سختافزاری و استفاده بهینه از پردازنده و کارت گرافیک
- 8. روشهای دریافت و دسترسی به وزنهای مدل Gemma 2
- 9. آشنایی با پلتفرم Kaggle و Hugging Face برای بارگذاری مدل
- 10. اصول کار با توکنسازها در مدلهای زبانی
- 11. نحوه اجرای استنتاج اولیه با استفاده از کتابخانه Transformers
- 12. پیادهسازی رابط کاربری خط فرمان برای تعامل با مدل
- 13. بهینهسازی مصرف حافظه با استفاده از تکنیک کوانتایزیشن
- 14. بررسی اثرات کوانتایزیشن بر دقت پاسخدهی مدل
- 15. تکنیکهای تنظیم دمای خروجی و پارامترهای تولید متن
- 16. استفاده از سیستمهای Prompt Engineering برای هدایت مدل
- 17. طراحی الگوهای پرسش و پاسخ تخصصی برای کاربردهای بومی
- 18. آموزش نحوه ساخت ساختار دادهای مناسب برای ورودی مدل
- 19. تکنیکهای مهندسی اعلان برای بهبود کیفیت پاسخهای فارسی
- 20. اصول ارزیابی خروجیهای مدل در محیطهای عملیاتی
- 21. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق مدل یا Fine-tuning
- 22. آمادهسازی دادههای آموزشی با رعایت استانداردهای اخلاقی و قانونی
- 23. روشهای پیشپردازش متون فارسی برای ارتقای عملکرد مدل
- 24. پیادهسازی یادگیری نظارتشده روی مدل Gemma 2
- 25. مدیریت فرآیند آموزش و جلوگیری از بیشبرازش
- 26. استفاده از روش LoRA برای تنظیم دقیق با منابع محدود
- 27. یکپارچهسازی مدل در وبسرویسهای بومی
- 28. طراحی API برای تعامل برنامهها با مدل محلی
- 29. اصول امنیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی در شبکه داخلی
- 30. بررسی چالشهای پردازش زبان فارسی در مدلهای پایه
- 31. توسعه ابزارهای تحلیل متن با کمک مدل Gemma 2
- 32. پیادهسازی سیستمهای خلاصهسازی متون اداری و فنی
- 33. ساخت دستیارهای هوشمند پرسش و پاسخ بر اساس اسناد داخلی
- 34. بهینهسازی مدل برای پاسخدهی در لحظه
- 35. تکنیکهای افزایش سرعت پاسخدهی در مدلهای کوچک
- 36. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
- 37. چالشهای بومیسازی مدلهای زبانی در ایران
- 38. ارائه راهکارهایی برای نگهداری و بهروزرسانی مدلهای مستقر شده
- 39. بررسی آینده مدلهای زبانی کوچک در صنایع کشور
- 40. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با مدل Gemma 2
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.