اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های متن‌باز و Ollama

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های متن‌باز و Ollama

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط‌های محلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با اکوسیستم مدل‌های متن‌باز و جایگاه آن‌ها در توسعه نرم‌افزار
• 3. معرفی Ollama به عنوان ابزار مدیریت و اجرای مدل‌های محلی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی در سیستم‌عامل
• 5. بررسی معماری مدل‌های Llama و ویژگی‌های کلیدی آن
• 6. تحلیل ساختار مدل‌های Deepseek و کاربردهای بهینه آن
• 7. بررسی مدل‌های Mistral و QwQ در پردازش متون تخصصی
• 8. کار با رابط خط فرمان Ollama برای مدیریت مدل‌ها
• 9. درک مفاهیم کوانتیزاسیون و تأثیر آن بر عملکرد مدل
• 10. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در اجرای مدل‌های محلی
• 11. آشنایی با APIهای Ollama برای ارتباط با برنامه‌های کاربردی
• 12. ایجاد اولین برنامه کاربردی متصل به مدل زبانی با پایتون
• 13. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در قالب JSON
• 14. مفهوم پنجره متن و مدیریت حافظه کوتاه مدت مدل
• 15. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 16. استفاده از سیستم پرامپت برای هدایت رفتار مدل
• 17. پیاده‌سازی پایگاه داده برداری برای حافظه بلندمدت مدل
• 18. مبانی بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید (RAG)
• 19. آماده‌سازی و پیش‌پردازش اسناد متنی فارسی برای مدل‌های زبانی
• 20. ایجاد ایندکس‌های جستجوی معنایی با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 21. اتصال پایگاه داده برداری به Ollama برای پاسخ‌دهی دقیق
• 22. طراحی رابط کاربری ساده برای چت‌بات‌های محلی
• 23. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای سناریوهای کاربردی
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل متن خودکار با مدل‌های محلی
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی برای دسته‌بندی و استخراج اطلاعات
• 26. ایمنی در هوش مصنوعی و فیلتر کردن خروجی‌ها طبق ضوابط
• 27. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در محیط داخلی
• 28. رفع خطاهای رایج در اجرای مدل‌های حجیم
• 29. آشنایی با مدل‌های چندوجهی و پردازش تصاویر با Ollama
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با نرم‌افزارهای سازمانی
• 31. مبانی مستندسازی و نگهداری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در شبکه داخلی
• 33. امنیت داده‌ها در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت آفلاین
• 34. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 35. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل در محیط عملیاتی
• 36. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های متن‌باز
• 37. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی مدل در محیط‌های محلی
• 38. مانیتورینگ و لاگ‌گیری از عملکرد مدل در سیستم
• 39. ساخت یک دستیار هوشمند شخصی‌سازی شده با داده‌های خاص
• 40. استراتژی‌های پیاده‌سازی نهایی و استقرار در سازمان