دوره راهنمای کاربردی مدل‌های زبانی: تکنیک‌های استدلال زنجیره‌ای در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی مدل‌های زبانی: تکنیک‌های استدلال زنجیره‌ای در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی

موضوع میانی: مهندسی پرامپت و مدل‌های زبانی کوچک (SLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی کوچک
• 2. معرفی معماری مدل‌های زبانی سبک و کارآمد
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های محلی
• 4. آشنایی با ساختار توکن‌ها و پردازش متن در مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم پایه در مهندسی پرامپت و طراحی ورودی
• 6. اصول نگارش دستورالعمل‌های دقیق برای مدل‌های هوشمند
• 7. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی صفر-شات و چند-شات
• 8. مفهوم استدلال زنجیره‌ای در مدل‌های زبانی
• 9. اهمیت گام‌های میانی در حل مسائل پیچیده
• 10. تفاوت استدلال زنجیره‌ای با پاسخ‌های مستقیم
• 11. پیاده‌سازی تکنیک استدلال زنجیره‌ای در مدل‌های کوچک
• 12. استفاده از مدل Phi-3 برای حل مسائل منطقی
• 13. تکنیک‌های تجزیه مسئله به زیرمسئله‌های ساده‌تر
• 14. روش‌های ارزیابی خروجی مدل و صحت‌سنجی منطقی
• 15. مدیریت حافظه و محدودیت‌های پنجره متنی در مدل‌های کوچک
• 16. تکنیک‌های بهبود دقت خروجی با استفاده از پرامپت‌های ساختاریافته
• 17. ایجاد نقش‌های تخصصی برای مدل در پرامپت‌نویسی
• 18. روش‌های کنترل لحن و سبک پاسخ‌دهی مدل
• 19. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای کاهش خطاهای منطقی
• 20. استفاده از تکنیک زنجیره فکر در تحلیل متون فارسی
• 21. چالش‌های زبانی در پردازش متون فارسی توسط مدل‌های کوچک
• 22. روش‌های پیش‌پردازش متن برای افزایش دقت مدل
• 23. کاربرد مدل‌های زبانی در دسته‌بندی و خلاصه‌سازی متون
• 24. تکنیک‌های استخراج اطلاعات ساختاریافته از متن غیرساختاریافته
• 25. روش‌های تولید محتوای آموزشی با کمک مدل‌های زبانی
• 26. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 27. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش‌های محلی
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی در ساده‌سازی مفاهیم پیچیده علمی
• 29. استفاده از مدل‌های کوچک در محیط‌های آفلاین و ایزوله
• 30. ترکیب مدل‌های زبانی با ابزارهای تحلیل داده
• 31. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های سبک
• 32. کاربرد زنجیره فکر در برنامه نویسی و حل مسائل الگوریتمی
• 33. روش‌های عیب‌یابی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 34. مستندسازی فرآیندهای کاری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 35. تکنیک‌های بازخوردگیری و اصلاح مستمر پرامپت‌ها
• 36. مدیریت سناریوهای پیچیده با استفاده از زنجیره‌های پرامپت
• 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوچک در مقایسه با مدل‌های بزرگ
• 38. آینده مدل‌های زبانی کوچک و کاربردهای تخصصی آن‌ها
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند با استدلال زنجیره‌ای
• 40. مرور برترین روش‌های نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های محلی