دوره آموزش تخصصی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای حل مسائل الگوریتمی و برنامه‌نویسی با استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای حل مسائل الگوریتمی و برنامه‌نویسی با استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مدل‌های سبک و کارآمد در هوش مصنوعی
• 3. کاربرد مدل‌های زبانی در حل مسائل الگوریتمی
• 4. بررسی ساختار داده‌ها و مسائل لیت‌کد برای یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی جهت آموزش مدل‌های برنامه‌نویسی
• 6. اصول و ضرورت‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 7. معرفی کتابخانه آن‌اسلات برای بهینه‌سازی آموزش
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای تنظیم دقیق مدل
• 9. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی برای مسائل الگوریتمی
• 10. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های قدرتمند
• 11. پاک‌سازی و استانداردسازی کدها در مجموعه داده
• 12. ساختاربندی ورودی و خروجی برای مدل‌های کدنویسی
• 13. اصول کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در زمان آموزش مدل
• 15. استفاده از روش لورا برای تنظیم دقیق کارآمد
• 16. تنظیم پارامترهای هایپر در فرایند آموزش
• 17. مدیریت منابع سخت‌افزاری و پردازنده‌های گرافیکی
• 18. بررسی توابع هزینه در مدل‌های تولید کد
• 19. مانیتورینگ فرایند آموزش و تحلیل نمودارهای خطا
• 20. ارزیابی مدل‌های تنظیم‌شده بر اساس مسائل الگوریتمی
• 21. تست مدل در حل مسائل برنامه‌نویسی جدید
• 22. مقایسه عملکرد مدل‌های پایه و مدل‌های تنظیم‌شده
• 23. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در آموزش مدل
• 24. تکنیک‌های افزایش تنوع در پاسخ‌های مدل
• 25. بهینه‌سازی زمان استنتاج در مدل‌های کدنویسی
• 26. پیاده‌سازی رابط کاربری برای تست مدل
• 27. خطایابی و رفع مشکلات رایج در تنظیم دقیق
• 28. مستندسازی و گزارش‌دهی از فرایند آموزش
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حقوق مالکیت فکری
• 30. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در حل مسائل پیچیده
• 31. توسعه سیستم‌های مبتنی بر مدل برای حل مسائل برنامه‌نویسی
• 32. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 33. آینده مدل‌های زبانی کوچک در صنعت نرم‌افزار
• 34. روش‌های ارتقای دقت مدل با استفاده از مهندسی پرامپت
• 35. یکپارچه‌سازی مدل‌های تنظیم‌شده با ابزارهای توسعه نرم‌افزار
• 36. بررسی مقیاس‌پذیری مدل‌ها در مسائل چندمرحله‌ای
• 37. تحلیل خطاهای منطقی در کدهای تولید شده توسط مدل
• 38. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهبود کدهای الگوریتمی
• 39. بررسی امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های برنامه‌نویسی
• 40. بهینه‌سازی نهایی و آماده‌سازی مدل برای انتشار رسمی