دوره تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ: از ChatGPT تا APIهای OpenAI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ: از ChatGPT تا APIهای OpenAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. LLM چیست و چگونه کار می‌کند؟
• 3. تکامل LLMها: از GPT-1 تا مدل‌های پیشرفته
• 4. معماری ترانسفورمر: قلب تپنده LLMها
• 5. مفاهیم کلیدی در LLMها: توکن، embedding، attention
• 6. معرفی ChatGPT: قابلیت‌ها و محدودیت‌ها
• 7. معرفی Gemini: قابلیت‌ها و محدودیت‌ها
• 8. معرفی Claude: قابلیت‌ها و محدودیت‌ها
• 9. معرفی Llama: قابلیت‌ها و محدودیت‌ها
• 10. مقایسه ChatGPT، Gemini، Claude و Llama
• 11. انتخاب مدل مناسب برای نیازهای شما
• 12. آشنایی با OpenAI API
• 13. راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با OpenAI API
• 14. احراز هویت و کلیدهای API
• 15. پارامترهای اصلی API: temperature، top_p، frequency penalty
• 16. تولید متن با استفاده از API: Completion API
• 17. ایجاد گفتگو با استفاده از API: Chat Completion API
• 18. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های نرخ
• 19. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای کاهش هزینه و افزایش سرعت
• 20. کار با انواع مدل‌ها در OpenAI API (GPT-3.5, GPT-4)
• 21. Fine-tuning مدل‌های OpenAI: سفارشی‌سازی LLMها
• 22. مقدمه‌ای بر Fine-tuning
• 23. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 24. فرآیند Fine-tuning و ارزیابی نتایج
• 25. استفاده از Embeddings برای جستجو و بازیابی اطلاعات
• 26. ایجاد سیستم‌های Question Answering با LLMها
• 27. استفاده از LLMها در خلاصه‌سازی متن
• 28. استفاده از LLMها در ترجمه ماشینی
• 29. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با LLMها
• 30. طراحی پرامپت‌های مؤثر (Prompt Engineering)
• 31. اصول Prompt Engineering
• 32. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 33. Prompt Engineering برای ChatGPT، Gemini، Claude و Llama
• 34. استفاده از Chain-of-Thought Prompting
• 35. استفاده از Few-shot Learning
• 36. ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها
• 37. امنیت در LLMها: آسیب‌پذیری‌ها و راهکارهای مقابله
• 38. حملات Prompt Injection و روش‌های جلوگیری از آن‌ها
• 39. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از LLMها
• 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMها
• 41. معرفی ابزارهای توسعه LLM (LangChain, LlamaIndex)
• 42. LangChain: ایجاد زنجیره‌های LLM
• 43. LlamaIndex: ایندکس‌گذاری و بازیابی اطلاعات
• 44. استفاده از LLMها در تحلیل احساسات
• 45. استفاده از LLMها در تولید محتوا
• 46. کاربردهای LLMها در بازاریابی و فروش
• 47. کاربردهای LLMها در خدمات مشتریان
• 48. بررسی موردی: ساخت یک ربات پاسخگو به ایمیل با LLM
• 49. بررسی موردی: ساخت یک دستیار مجازی برای کدنویسی
• 50. آینده LLMها: ترندها و پیش‌بینی‌ها
• 51. مدل‌های متن‌باز (Open Source) LLM
• 52. استقرار (Deployment) مدل‌های LLM
• 53. نکات پیشرفته در کار با APIها و مدیریت خطاها
• 54. مقایسه سرویس‌های مختلف LLM (Anthropic, Cohere, AI21 Labs)
• 55. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ LLMها
• 56. بهینه‌سازی عملکرد LLMها برای کاربردهای خاص
• 57. استفاده از LLMها در تولید تصاویر و ویدیوها (با APIهای مربوطه)