دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی بومی و محلی (Local LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی بومی و محلی (Local LLMs)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های زبانی و نقش پارامترها در هوش مصنوعی
• 3. بررسی مزایای امنیتی و حریم خصوصی در اجرای مدل‌های محلی
• 4. معرفی اکوسیستم Ollama و نصب محیط توسعه
• 5. آشنایی با ساختار و نحوه عملکرد مدل‌های متن‌باز
• 6. کار با خط فرمان برای مدیریت و اجرای مدل‌های محلی
• 7. مفهوم توکن‌بندی و فرآیند تبدیل متن به بردار
• 8. درک معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 9. اصول و مبانی طراحی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 10. مفهوم تولید متن افزوده با بازیابی یا RAG
• 11. نقش پایگاه‌داده‌های برداری در مدیریت دانش محلی
• 12. انتخاب و ارزیابی مدل‌های زبانی مناسب برای کاربردهای خاص
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی متون برای مدل‌های محلی
• 14. روش‌های تبدیل اسناد فارسی و انگلیسی به بردار
• 15. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در پایگاه‌داده‌های برداری
• 16. پیاده‌سازی موتور جستجوی معنایی بر پایه مدل‌های محلی
• 17. طراحی واسط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 18. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در ربات‌های هوشمند
• 19. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با تکنیک‌های مهندسی پرامپت
• 20. ارائه دستورالعمل‌های دقیق برای بهبود خروجی مدل
• 21. تکنیک‌های تنظیم دمای خروجی و خلاقیت در مدل‌های محلی
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های محلی با ابزارهای توسعه نرم‌افزار
• 23. معرفی فریم‌ورک‌های توسعه عامل‌های هوشمند
• 24. طراحی ساختار عامل هوشمند برای انجام وظایف خودکار
• 25. پیاده‌سازی ابزارهای جانبی برای تعامل عامل با سیستم
• 26. مدیریت خطا و کنترل خروجی مدل در سامانه‌های حساس
• 27. تست و ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در محیط ایزوله
• 28. سنجش دقت و صحت پاسخ‌های مدل در حوزه‌های تخصصی
• 29. بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های محلی
• 30. مفاهیم کوانتیزاسیون و کاهش حجم مدل برای اجرا روی سیستم‌های معمولی
• 31. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 32. رعایت اصول اخلاقی و ضوابط محتوایی در خروجی مدل‌ها
• 33. استفاده از مدل‌های محلی در پروژه‌های سازمانی و دولتی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل اسناد داخلی به‌صورت آفلاین
• 35. ارتقای مدل‌های محلی با استفاده از داده‌های تخصصی
• 36. اصول نگهداری و بروزرسانی سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 37. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های محلی
• 38. مستندسازی و تهیه گزارش‌های فنی برای سامانه‌های هوشمند
• 39. آینده هوش مصنوعی محلی و فرصت‌های بومی‌سازی فناوری
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با حفظ حریم خصوصی