دوره جامع معماری و پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های هوش مصنوعی Gemma 3 با رویکرد بومی‌سازی و بهینه‌سازی فنی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع معماری و پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های هوش مصنوعی Gemma 3 با رویکرد بومی‌سازی و بهینه‌سازی فنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری‌های نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 2. آشنایی با ساختار و ویژگی‌های کلیدی مدل‌های خانواده Gemma 3
• 3. بررسی معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 4. نحوه عملکرد توکنایزرها و پیش‌پردازش متن در مدل‌های Gemma 3
• 5. تفاوت‌های فنی مدل‌های سبک و سنگین در خانواده Gemma 3
• 6. محیط‌سازی و پیش‌نیازهای سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های استاندارد برای کار با مدل‌های گوگل
• 8. آشنایی با فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل و وزن‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 9. بارگذاری مدل‌های Gemma 3 در محیط‌های محلی و سرورهای داخلی
• 10. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای مدیریت مدل‌ها
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه گرافیکی برای اجرای مدل‌های بزرگ
• 12. مفاهیم اساسی در تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 13. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های بومی برای آموزش تخصصی مدل
• 14. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی فارسی
• 15. پیاده‌سازی روش LoRA برای تنظیم دقیق و کم‌هزینه مدل‌ها
• 16. پیاده‌سازی روش QLoRA جهت کاهش مصرف منابع محاسباتی
• 17. نظارت بر فرآیند آموزش و ارزیابی شاخص‌های عملکرد مدل
• 18. تکنیک‌های استنتاج یا Inference سریع در مدل‌های زبانی
• 19. استفاده از کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزارهای محدود
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG برای اتصال مدل به دانش سازمانی
• 21. طراحی پایگاه‌داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات دقیق
• 22. روش‌های افزایش دقت پاسخ‌دهی مدل در حوزه‌های تخصصی
• 23. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 24. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های تعاملی
• 25. ارزیابی کیفی خروجی‌های مدل با معیارهای استاندارد
• 26. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 27. ملاحظات اخلاقی و انطباق خروجی‌ها با ارزش‌های فرهنگی
• 28. بهینه‌سازی توان عملیاتی سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 29. استقرار مدل‌های Gemma 3 در محیط‌های ابری بومی
• 30. راهکارهای مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 31. آشنایی با ابزارهای تحلیل لاگ و خطایابی مدل
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل یا Latency Optimization
• 33. بررسی سناریوهای کاربردی در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی متون با استفاده از Gemma 3
• 35. ساخت دستیار هوشمند پاسخگو به سوالات متداول
• 36. تجزیه و تحلیل متون و استخراج موجودیت‌های کلیدی
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های نرم‌افزاری موجود
• 38. آینده مدل‌های متن‌باز و نقش آن‌ها در توسعه فناوری ملی
• 39. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند بومی