اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از شبکه عصبی تا ترنسفورمر
• 3. ساختار معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. تفاوت مدل‌های زبانی بزرگ با مدل‌های یادگیری ماشین سنتی
• 5. نحوه عملکرد توکن‌سازی و تبدیل متن به بردار عددی
• 6. آموزش پیش‌فرض و مراحل تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری موجود
• 8. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پروژه و سخت‌افزار
• 9. مبانی مهندسی پرامپت و اصول طراحی دستورات موثر
• 10. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 11. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید و تحلیل کدهای برنامه‌نویسی
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با محیط‌های توسعه نرم‌افزار
• 13. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای اتصال به مدل‌ها
• 14. مبانی استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای کار با مدل‌ها
• 15. آشنایی با معماری بازیابی-افزوده برای دسترسی به داده‌های اختصاصی
• 16. مراحل پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 17. مفاهیم پایگاه‌داده‌های برداری و کاربرد آن‌ها در جستجوی معنایی
• 18. روش‌های ارزیابی عملکرد و دقت مدل‌های زبانی در پروژه‌های عملی
• 19. چالش‌های توهم مدل و راهکارهای کاهش خطاهای خروجی
• 20. مدیریت حافظه و محدودیت‌های طول پنجره متنی در مدل‌ها
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های استنتاج مدل
• 22. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. استانداردهای اخلاقی و رعایت مقررات در توسعه هوش مصنوعی
• 24. شناسایی و مقابله با سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل‌ها
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 26. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از متون غیرساختاریافته
• 27. خلاصه‌سازی هوشمند و دسته‌بندی متون با استفاده از مدل‌ها
• 28. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 29. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید گزارش‌های تحلیلی
• 30. بهبود فرآیندهای تست نرم‌افزار با کمک مدل‌های زبانی
• 31. نقش مدل‌های زبانی در مستندسازی خودکار پروژه‌های نرم‌افزاری
• 32. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های کوچک برای کاربردهای خاص
• 33. آشنایی با تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 34. اجرای محلی مدل‌های زبانی برای حفظ امنیت داده‌ها
• 35. آینده هوش مصنوعی و مسیر پیش رو در توسعه نرم‌افزار
• 36. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند کاربردی