دوره جامع آشنایی با معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی پیشرفته (Llama 3.1) و عامل‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آشنایی با معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی پیشرفته (Llama 3.1) و عامل‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از ترنسفورمرها تا امروز
• 3. ساختار فنی و معماری مدل Llama 3.1
• 4. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق
• 5. نحوه عملکرد مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها و توکن‌بندی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مراحل آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای تخصصی
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محلی
• 10. معرفی مدل‌های متن‌باز و اهمیت دسترسی به وزن‌ها
• 11. عامل‌های هوشمند و تعریف خودمختاری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 12. معماری طراحی عامل‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 13. استفاده از ابزارها توسط عامل‌های هوشمند
• 14. برنامه‌ریزی و استدلال در عامل‌های هوشمند
• 15. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند برای تعاملات طولانی
• 16. چارچوب‌های توسعه عامل‌های هوشمند
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در وظایف پیچیده
• 18. روش‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 19. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 20. کاربردهای مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های متنی
• 21. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید محتوای علمی و آموزشی
• 22. نقش مدل‌های زبانی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 23. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حدود شرعی و قانونی
• 25. استقرار مدل‌های زبانی بر روی سرورهای داخلی
• 26. مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در سیستم‌های هوشمند
• 27. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل و نظارت انسانی
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده داخلی
• 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 30. آینده پژوهی در حوزه مدل‌های زبانی و عامل‌های خودمختار
• 31. پروژه‌های عملی و پیاده‌سازی یک عامل هوشمند ساده
• 32. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در اجرای مدل‌های بزرگ
• 33. روش‌های ارتقای دقت مدل با استفاده از داده‌های بومی
• 34. توسعه سیستم‌های پشتیبانی تصمیم مبتنی بر هوش مصنوعی
• 35. آشنایی با استانداردهای ملی در حوزه فناوری اطلاعات
• 36. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی و پردازش زبان طبیعی
• 37. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 38. روش‌های مستندسازی و نگهداری سیستم‌های هوشمند
• 39. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ در صنایع کشور
• 40. مسیر یادگیری و توسعه مهارت‌های تخصصی در هوش مصنوعی