کتاب آموزش جامع فریمورک DSPy؛ طراحی و پیادهسازی خطلولههای هوشمند برای پردازش متن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع فریمورک DSPy؛ طراحی و پیادهسازی خطلولههای هوشمند برای پردازش متن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مهندسی بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و ضرورت استفاده از فریمورک DSPy در توسعه هوش مصنوعی
- 2. تفاوت رویکرد سنتی Prompt Engineering با برنامه نویسی در DSPy
- 3. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای کار با مدلهای زبانی
- 4. آشنایی با معماری Signature در DSPy برای تعریف وظایف مدل
- 5. ساختاربندی انواع ورودی و خروجی در مدلهای زبانی با Typed Predictors
- 6. مفاهیم پایه ماژولها در DSPy و نحوه ترکیب آنها
- 7. پیادهسازی نخستین خطلوله (Pipeline) پردازش متن با DSPy
- 8. کار با مدلهای زبانی از طریق کتابخانه dspy.LM
- 9. مدیریت و تنظیمات فراخوانی مدلهای زبانی در فریمورک
- 10. آشنایی با مفهوم Teleprompter در بهینهسازی خودکار دستورات
- 11. استفاده از LabeledFewShot برای بهبود دقت پاسخدهی مدل
- 12. پیادهسازی استراتژیهای Chain-of-Thought در خطلولههای پردازشی
- 13. مبانی ارزیابی مدلها (Metrics) در محیط DSPy
- 14. طراحی توابع ارزیابی سفارشی برای سنجش کیفیت خروجیها
- 15. آشنایی با BootstrapFewShot و یادگیری مبتنی بر مثال
- 16. بهینهسازی خودکار دستورات با استفاده از دستورات بهینهساز (Optimizers)
- 17. بررسی نقش Mipro در تنظیم و بهبود پارامترهای مدل
- 18. پیادهسازی سیستمهای بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از DSPy
- 19. یکپارچهسازی ابزارهای جستجو و پایگاههای داده برداری در خطلوله
- 20. طراحی سیستمهای پاسخگویی به سوالات مبتنی بر دانش سازمانی
- 21. استفاده از Assertions و Constraints برای کنترل خروجی مدل
- 22. مدیریت خطاهای احتمالی در زنجیرههای پردازش متن
- 23. ارزیابی عملکرد خطلولههای RAG در شرایط واقعی
- 24. بررسی مفاهیم پیشرفته در طراحی سیستمهای چندمرحلهای (Multi-stage)
- 25. پیادهسازی عاملهای هوشمند (Agents) ساده با استفاده از DSPy
- 26. نحوه عیبیابی و دیباگ کردن خطلولههای پیچیده
- 27. مقایسه عملکرد مدلهای مختلف در یک ساختار ثابت DSPy
- 28. تکنیکهای افزایش سرعت اجرای خطلولهها
- 29. مدیریت حافظه و منابع در پیادهسازیهای مقیاسپذیر
- 30. مستندسازی و نگهداری کدهای توسعهیافته با DSPy
- 31. امنیت در فراخوانی مدلهای زبانی و حفاظت از دادههای ورودی
- 32. رعایت استانداردهای اخلاقی در توسعه سیستمهای هوشمند
- 33. طراحی ساختارهای بازگشتی در پردازش متن
- 34. کاربرد DSPy در استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
- 35. شخصیسازی خروجی مدل برای کاربردهای تخصصی فارسی
- 36. استفاده از DSPy در تحلیل دادههای متنی حجیم
- 37. بهینهسازی هزینه استفاده از مدلهای زبانی از طریق DSPy
- 38. تلفیق مدلهای زبانی با منطق برنامهنویسی کلاسیک
- 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه خلاصه ساز متون تخصصی
- 40. پروژه عملی: پیادهسازی یک دستیار هوشمند پاسخ به سوالات فنی
- 41. بررسی آینده فریمورکهای توسعه سیستمهای مبتنی بر LLM
تگها:
LLM
برنامهنویسی هوش مصنوعی
بهینهسازی مدلهای زبانی
پردازش زبان طبیعی
خطلولههای هوشمند
فریمورک DSPy
مدلهای زبانی بزرگ
مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.