اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع توسعه هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های Gemma 2: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع توسعه هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های Gemma 2: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و توسعه کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ خانواده Gemma 2
• 2. آشنایی با قابلیت‌های فنی و نوآوری‌های نسخه Gemma 2
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و نیازمندی‌های سخت‌افزاری
• 4. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مرتبط در محیط پایتون
• 5. کار با مدل‌های Gemma 2 در پلتفرم Hugging Face
• 6. بررسی مدل‌های با ابعاد مختلف و انتخاب مدل بهینه برای کاربردها
• 7. درک مکانیسم توجه و لایه‌های پردازشی در مدل‌های Gemma
• 8. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و کاهش مصرف منابع سیستم
• 9. روش‌های اجرای مدل‌های بزرگ روی سخت‌افزارهای محدود
• 10. مفاهیم پایه در کار با پرامپت‌ها و مهندسی دستورات
• 11. بهینه‌سازی خروجی مدل با تکنیک‌های Few-Shot Prompting
• 12. استفاده از سیستم‌های Chain-of-Thought برای استدلال مدل
• 13. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 14. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های استاندارد برای آموزش مدل
• 15. پیاده‌سازی تکنیک QLoRA جهت کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 16. آموزش مدل بر روی داده‌های تخصصی و حوزه‌های خاص
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای کمی
• 18. رفع خطاهای رایج در مرحله آموزش و تنظیم دقیق
• 19. مفهوم تولید متن با بازیابی اطلاعات یا RAG
• 20. طراحی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های RAG
• 21. اتصال مدل Gemma 2 به منابع داده‌ای خارجی
• 22. بهبود دقت پاسخ‌دهی مدل با استفاده از متون مرجع
• 23. مدیریت حافظه گفتگو در چت‌بات‌های مبتنی بر LLM
• 24. استفاده از ابزارهای کمکی برای افزایش دقت در استخراج اطلاعات
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 26. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 27. روش‌های فیلتر کردن خروجی‌ها برای انطباق با استانداردهای اخلاقی
• 28. تکنیک‌های کاهش توهمات و خطاهای محتوایی مدل
• 29. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی و تأخیر مدل در محیط عملیاتی
• 30. استفاده از مدل‌های Gemma 2 در توسعه برنامه‌های تحت وب
• 31. یکپارچه‌سازی مدل با رابط‌های برنامه‌نویسی API
• 32. طراحی ساختار داده‌ای استاندارد برای ورودی و خروجی مدل
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های تولیدی
• 34. بررسی نقش سیستم‌های نظارتی در کنترل خروجی مدل
• 35. روش‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر مدل در چرخه عمر محصول
• 36. آینده مدل‌های متن‌باز و نقش آن‌ها در توسعه بومی هوش مصنوعی
• 37. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند با مدل Gemma 2
• 38. مستندسازی و ارائه خروجی‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی