دوره آموزش مهندسی هوش مصنوعی: ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی از طریق به‌کارگیری ابزارهای کاربردی و سامانه‌های محاسباتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مهندسی هوش مصنوعی: ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی از طریق به‌کارگیری ابزارهای کاربردی و سامانه‌های محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های ارتقای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و محدودیت‌های ذاتی آن‌ها
• 2. چالش‌های دقت و به‌روز بودن در مدل‌های زبانی متنی
• 3. مفهوم تعامل مدل با ابزارهای خارجی برای حل مسائل پیچیده
• 4. معماری کلی سیستم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر ابزار
• 5. طراحی و تعریف توابع فراخوانی ابزار در محیط‌های برنامه‌نویسی
• 6. روش‌های آموزش مدل برای شناسایی نیاز به ابزار در متن
• 7. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده برای تولید فراخوانی‌های دقیق
• 8. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انتخاب ابزار
• 9. ساختاردهی به خروجی مدل برای تعامل استاندارد با APIها
• 10. پیاده‌سازی ماژول‌های فراخوانی در مدل‌های زبانی متن‌باز
• 11. طراحی ابزارهای محاسباتی برای حل مسائل ریاضی پیچیده
• 12. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه‌های داده برای بازیابی اطلاعات
• 13. ایجاد تقویم و سیستم‌های زمان‌بندی هوشمند مبتنی بر مدل
• 14. یکپارچه‌سازی ابزارهای جستجوی وب برای افزایش اعتبار پاسخ‌ها
• 15. مدیریت خطاهای خروجی و بازیابی در فراخوانی ابزار
• 16. ارزیابی عملکرد مدل در استفاده صحیح از ابزارهای تعریف‌شده
• 17. روش‌های کاهش توهمات مدل با استفاده از ابزارهای تأییدکننده
• 18. بهینه‌سازی مصرف توکن در فراخوانی‌های متوالی ابزار
• 19. امنیت در طراحی سیستم‌های متصل به ابزار و جلوگیری از نفوذ
• 20. طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی برای ارتباط مدل با سخت‌افزار
• 21. تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت مدل در استفاده از ابزار
• 22. مدیریت حافظه و متن زمینه در تعاملات چندمرحله‌ای
• 23. ارتقای مدل‌های زبانی کوچک برای وظایف تخصصی با ابزار
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر مدارک مستند
• 25. تحلیل هزینه و کارایی در استقرار مدل‌های متصل به ابزار
• 26. بررسی اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و انطباق با قوانین داده
• 27. ساختاردهی به مستندات فنی برای توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوشمند
• 28. تست و عیب‌یابی سیستم‌های هوش مصنوعی چندعامله
• 29. روش‌های افزایش شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مدل
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل دسترسی در ابزارهای متصل به مدل
• 31. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در کاربردهای سازمانی
• 32. تلفیق دانش تخصصی با ابزارهای محاسباتی برای کاربردهای پزشکی
• 33. کاربرد ابزارها در تحلیل داده‌های مالی منطبق با موازین قانونی
• 34. بهینه‌سازی زنجیره ابزارها برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 35. تجربه کاربری و تعامل انسان با سیستم‌های هوش مصنوعی ابزارمحور
• 36. آینده مدل‌های خودمختار در تعامل با زیرساخت‌های محاسباتی کشور