دوره راهنمای جامع طراحی و پیادهسازی کاربردهای هوش مصنوعی با استفاده از مدلهای خانواده Llama همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیادهسازی کاربردهای هوش مصنوعی با استفاده از مدلهای خانواده Llama
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدلهای زبانی بزرگ
- 2. تاریخچه و تکامل مدلهای زبانی خانواده Llama
- 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدلهای زبانی
- 4. آشنایی با ساختار و ویژگیهای مدل Llama
- 5. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی
- 6. آمادهسازی دادهها برای آموزش و بهینهسازی مدل
- 7. مفاهیم توکنایزیشن و پردازش متن در مدلهای Llama
- 8. روشهای بارگذاری مدلهای Llama در محیطهای محلی
- 9. کار با کتابخانههای پایتون برای تعامل با مدلهای زبانی
- 10. تکنیکهای استنتاج و تولید متن در مدلهای بزرگ
- 11. مهندسی پرامپت و بهینهسازی دستورات برای خروجی بهتر
- 12. آشنایی با پارامترهای تنظیمکننده مدل مانند دما و طول توکن
- 13. روشهای کاهش حافظه مصرفی برای اجرای مدلهای Llama
- 14. مبانی تنظیم دقیق یا فاینتیونینگ برای کاربردهای تخصصی
- 15. آموزش مدل بر روی مجموعهدادههای بومی و فارسی
- 16. تکنیکهای افزایش کارایی در مدلهای زبانی بزرگ
- 17. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
- 18. آشنایی با تکنیک تولید متن افزوده با بازیابی یا RAG
- 19. پیادهسازی پایگاه داده برداری برای جستجوی معنایی
- 20. اتصال مدل Llama به منابع دانش خارجی و اسناد سازمانی
- 21. طراحی واسط کاربری برای چتباتهای مبتنی بر مدلهای زبانی
- 22. بررسی مسائل امنیت و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
- 23. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخهای تولید شده توسط مدل
- 24. روشهای رفع سوگیری در مدلهای زبانی بر اساس ارزشهای اخلاقی
- 25. مقایسه مدلهای متنباز با مدلهای تجاری محدود
- 26. بهینهسازی مدل برای پاسخدهی به پرسشهای تخصصی فارسی
- 27. استفاده از مدلهای Llama در تحلیل و دستهبندی متون
- 28. پیادهسازی سیستمهای خلاصهسازی متون با مدلهای هوشمند
- 29. کاربرد مدلهای زبانی در تولید محتوای آموزشی و کمکآموزشی
- 30. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در طراحی چتبات
- 31. یکپارچهسازی مدلهای Llama با وبسرویسها و APIها
- 32. استقرار مدلهای هوش مصنوعی در سرورهای داخلی
- 33. نظارت بر عملکرد و پایداری مدل در محیط عملیاتی
- 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوبهای قانونی کشور
- 35. چالشهای مقیاسپذیری در پیادهسازی مدلهای بزرگ
- 36. استفاده از مدلهای کوانتایز شده برای اجرا روی سختافزارهای معمولی
- 37. تکنیکهای فشردهسازی مدل بدون افت کیفیت
- 38. طراحی سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی
- 39. بررسی آینده هوش مصنوعی و مدلهای زبانی در ایران
- 40. پروژه نهایی طراحی یک دستیار هوشمند مبتنی بر Llama
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.