کتاب راهنمای کاربردی استفاده و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در پروژه‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی تفاوت مدل‌های متن‌باز و مدل‌های بسته
• 4. معرفی خانواده مدل‌های GPT-OSS و ویژگی‌های فنی آن‌ها
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 6. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 7. استفاده از ابزارهای مدیریت مدل و وزن‌ها
• 8. روش‌های بارگذاری مدل‌های ۲۰ و ۱۲۰ میلیارد پارامتری
• 9. بهینه‌سازی مصرف حافظه گرافیکی در اجرای مدل‌ها
• 10. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 11. استفاده از روش‌های استنتاج سریع در محیط‌های محلی
• 12. طراحی و مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 13. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته برای وظایف تخصصی
• 14. مفهوم یادگیری در متن و تأثیر آن بر عملکرد مدل
• 15. آموزش مقدماتی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 16. بررسی روش‌های تنظیم دقیق کارآمد با پارامترهای کم
• 17. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های متنی فارسی برای آموزش
• 18. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها مطابق استانداردهای زبانی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل در وظایف مختلف طبقه‌بندی متن
• 20. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه با حفظ چارچوب‌های اخلاقی
• 21. استفاده از مدل‌ها در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات افزوده
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 24. روش‌های ارزیابی دقت و خطای مدل در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت توکن‌ها و محدودیت‌های پنجره متنی
• 26. به‌کارگیری مدل‌ها در تحلیل و خلاصه‌سازی متون فارسی
• 27. ایجاد رابط‌های کاربری مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 28. اصول امنیت و حریم خصوصی در استقرار مدل‌های محلی
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 30. راهکارهای مقابله با سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل
• 31. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 32. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 33. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های سروری
• 34. تکنیک‌های موازی‌سازی برای اجرای مدل‌های بزرگ
• 35. آشنایی با ابزارهای استقرار مدل در محیط‌های ابری بومی
• 36. بهینه‌سازی تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های چندعامله با مدل‌های زبانی
• 38. استفاده از ابزارهای کدنویسی کمکی مبتنی بر مدل‌های متن‌باز
• 39. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. نقشه راه توسعه و آینده مدل‌های زبانی متن‌باز در ایران