دوره اصول و راهکارهای فنی در توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های پایه هوش مصنوعی با رویکرد متن‌باز (Open Source) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و راهکارهای فنی در توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های پایه هوش مصنوعی با رویکرد متن‌باز (Open Source)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های پیشرفته

موضوع میانی: توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و زیرساخت‌های متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 3. بررسی ساختار بلاک‌های ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. تفاوت مدل‌های پایه با مدل‌های اختصاصی و کاربردی
• 5. اهمیت مدل‌های متن‌باز در توسعه بومی هوش مصنوعی
• 6. نقش داده‌های آموزشی در کیفیت خروجی مدل‌های پایه
• 7. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های حجیم متنی
• 8. استانداردهای اخلاقی در انتخاب و پالایش مجموعه‌داده‌ها
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها و توکنایزیشن برای زبان فارسی
• 10. معماری‌های بهینه برای آموزش مدل‌های پایه
• 11. انتخاب سخت‌افزار مناسب و مدیریت منابع پردازشی
• 12. استراتژی‌های توزیع آموزش مدل روی چند پردازنده گرافیکی
• 13. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های با پارامترهای بالا
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 15. نظارت بر فرآیند آموزش و تحلیل نمودارهای همگرایی
• 16. توابع هزینه و نقش آن‌ها در بهبود دقت مدل
• 17. روش‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 18. تنظیم دقیق دستورالعمل‌محور برای بهبود عملکرد مدل
• 19. روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در چارچوب‌های اخلاقی
• 20. استفاده از داده‌های مصنوعی برای بهبود یادگیری مدل
• 21. ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی
• 22. معیارهای سنجش سوگیری و رعایت چارچوب‌های فرهنگی در مدل
• 23. روش‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 24. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل‌های پایه
• 25. بهینه‌سازی استنتاج با استفاده از معماری‌های سبک
• 26. روش‌های هم‌راستایی مدل با ارزش‌های اسلامی و ملی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG برای افزایش دقت مدل
• 28. مدیریت پایگاه داده‌های برداری در سیستم‌های مبتنی بر مدل
• 29. تکنیک‌های پرامپت‌مهندسی برای استخراج دانش تخصصی
• 30. امنیت و حریم خصوصی در توسعه مدل‌های متن‌باز
• 31. روش‌های مقابله با تزریق پرامپت و حملات خصمانه
• 32. مستندسازی فنی و مدیریت نسخه‌های مدل در پروژه‌های متن‌باز
• 33. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی و بازخوردگیری
• 34. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در جامعه
• 35. نقش حاکمیت داده‌ها در توسعه زیرساخت‌های ملی هوش مصنوعی
• 36. استفاده از مدل‌های متن‌باز در پروژه‌های دولتی و صنعتی
• 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
• 38. توسعه ابزارهای بومی برای تحلیل و تفسیر مدل‌های زبانی
• 39. آینده فناوری‌های مدل‌های پایه و مسیر توسعه متن‌باز در ایران