اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی آموزش جامع فریمورک DSPy؛ طراحی و پیادهسازی خطلولههای هوشمند برای پردازش متن
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع فریمورک DSPy؛ طراحی و پیادهسازی خطلولههای هوشمند برای پردازش متن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مهندسی بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و ضرورت استفاده از فریمورک DSPy در توسعه هوش مصنوعی
- 2. تفاوت رویکرد سنتی Prompt Engineering با برنامه نویسی در DSPy
- 3. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای کار با مدلهای زبانی
- 4. آشنایی با معماری Signature در DSPy برای تعریف وظایف مدل
- 5. ساختاربندی انواع ورودی و خروجی در مدلهای زبانی با Typed Predictors
- 6. مفاهیم پایه ماژولها در DSPy و نحوه ترکیب آنها
- 7. پیادهسازی نخستین خطلوله (Pipeline) پردازش متن با DSPy
- 8. کار با مدلهای زبانی از طریق کتابخانه dspy.LM
- 9. مدیریت و تنظیمات فراخوانی مدلهای زبانی در فریمورک
- 10. آشنایی با مفهوم Teleprompter در بهینهسازی خودکار دستورات
- 11. استفاده از LabeledFewShot برای بهبود دقت پاسخدهی مدل
- 12. پیادهسازی استراتژیهای Chain-of-Thought در خطلولههای پردازشی
- 13. مبانی ارزیابی مدلها (Metrics) در محیط DSPy
- 14. طراحی توابع ارزیابی سفارشی برای سنجش کیفیت خروجیها
- 15. آشنایی با BootstrapFewShot و یادگیری مبتنی بر مثال
- 16. بهینهسازی خودکار دستورات با استفاده از دستورات بهینهساز (Optimizers)
- 17. بررسی نقش Mipro در تنظیم و بهبود پارامترهای مدل
- 18. پیادهسازی سیستمهای بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از DSPy
- 19. یکپارچهسازی ابزارهای جستجو و پایگاههای داده برداری در خطلوله
- 20. طراحی سیستمهای پاسخگویی به سوالات مبتنی بر دانش سازمانی
- 21. استفاده از Assertions و Constraints برای کنترل خروجی مدل
- 22. مدیریت خطاهای احتمالی در زنجیرههای پردازش متن
- 23. ارزیابی عملکرد خطلولههای RAG در شرایط واقعی
- 24. بررسی مفاهیم پیشرفته در طراحی سیستمهای چندمرحلهای (Multi-stage)
- 25. پیادهسازی عاملهای هوشمند (Agents) ساده با استفاده از DSPy
- 26. نحوه عیبیابی و دیباگ کردن خطلولههای پیچیده
- 27. مقایسه عملکرد مدلهای مختلف در یک ساختار ثابت DSPy
- 28. تکنیکهای افزایش سرعت اجرای خطلولهها
- 29. مدیریت حافظه و منابع در پیادهسازیهای مقیاسپذیر
- 30. مستندسازی و نگهداری کدهای توسعهیافته با DSPy
- 31. امنیت در فراخوانی مدلهای زبانی و حفاظت از دادههای ورودی
- 32. رعایت استانداردهای اخلاقی در توسعه سیستمهای هوشمند
- 33. طراحی ساختارهای بازگشتی در پردازش متن
- 34. کاربرد DSPy در استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
- 35. شخصیسازی خروجی مدل برای کاربردهای تخصصی فارسی
- 36. استفاده از DSPy در تحلیل دادههای متنی حجیم
- 37. بهینهسازی هزینه استفاده از مدلهای زبانی از طریق DSPy
- 38. تلفیق مدلهای زبانی با منطق برنامهنویسی کلاسیک
- 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه خلاصه ساز متون تخصصی
- 40. پروژه عملی: پیادهسازی یک دستیار هوشمند پاسخ به سوالات فنی
- 41. بررسی آینده فریمورکهای توسعه سیستمهای مبتنی بر LLM
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.