دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان‌های طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 2. آشنایی با اکوسیستم پایتون برای توسعه هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 5. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) و پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی
• 6. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای کار با مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز و تجاری
• 8. اصول کار با رابط‌های برنامه‌نویسی (API) برای فراخوانی مدل‌ها
• 9. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای بهینه‌سازی خروجی‌ها
• 10. روش‌های تزریق دانش به مدل با استفاده از متون اختصاصی
• 11. مفاهیم پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases) برای ذخیره‌سازی دانش
• 12. استفاده از تکنیک بازیابی تقویت‌شده (RAG) برای افزایش دقت مدل
• 13. تکنیک‌های تعبیه متن (Embedding) و فضای برداری
• 14. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در سامانه‌های هوشمند
• 15. طراحی و مدیریت جریان‌های گفتگو (Conversation Flows)
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی و معیارهای دقت
• 17. استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه برنامه‌های مبتنی بر LLM
• 18. بهینه‌سازی و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای حوزه‌های خاص
• 19. مدیریت محدودیت‌های توکن و بهینه‌سازی هزینه در فراخوانی مدل‌ها
• 20. امنیت در سامانه‌های هوشمند و پیشگیری از تزریق پرامپت مخرب
• 21. حفاظت از حریم خصوصی داده‌های کاربران در تعامل با مدل
• 22. استفاده از قابلیت‌های چندرسانه‌ای در مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای خارجی و وب‌سرویس‌ها
• 24. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند (AI Agents) برای انجام وظایف خودکار
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های ساختاریافته و گزارش‌گیری
• 26. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) در پاسخ‌های مدل
• 27. استقرار و مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر LLM در محیط عملیاتی
• 28. مانیتورینگ و نظارت بر رفتار مدل در محیط تولید
• 29. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار
• 30. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در ایران و رعایت اخلاق حرفه‌ای در توسعه ابزارها