کتاب راهنمای کاربردی توسعه و پیاده‌سازی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و پیاده‌سازی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و معماری ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 3. نحوه عملکرد مکانیسم توجه در شبکه‌های عصبی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و استانداردسازی زبان فارسی
• 5. توکن‌بندی و روش‌های تجزیه متن در مدل‌های زبانی
• 6. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری
• 7. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 8. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی
• 9. مهندسی پرامپت و تکنیک‌های بهینه‌سازی دستورات
• 10. استفاده از روش‌های پرامپت‌نویسی زنجیره‌ای برای مسائل پیچیده
• 11. تکنیک‌های یادگیری با چند نمونه و بدون نمونه
• 12. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ مقیاس‌بندی شده
• 13. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 14. تنظیم دقیق کارآمد با پارامترهای محدود
• 15. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌ها
• 16. مفاهیم تولید متن و پارامترهای کنترل‌کننده خروجی
• 17. مدیریت حافظه و پنجره‌های متنی در مدل‌های زبانی
• 18. استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 19. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد داخلی
• 20. مبانی بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید
• 21. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متون فارسی
• 22. تکنیک‌های طبقه‌بندی متون با استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی و معیارهای سنجش
• 24. روش‌های افزایش دقت و کاهش توهم در مدل‌ها
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات با هوش مصنوعی
• 26. ایجاد چت‌بات‌های تخصصی با رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 28. بهینه‌سازی سرعت و کارایی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های چندوجهی در پردازش زبان طبیعی
• 30. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 31. شناسایی و مقابله با سوگیری‌های زبانی در مدل‌ها
• 32. استانداردهای اخلاقی در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 34. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازشی برای مدل‌های بزرگ
• 35. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
• 36. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های زبانی در طول زمان
• 37. تجربه کاربری و طراحی رابط تعاملی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 38. بررسی چالش‌های بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
• 40. آینده‌نگری و روندهای نوین در پژوهش‌های هوش مصنوعی
• 41. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند متنی