کتاب راهنمای کاربردی پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با مدل‌های بومی‌سازی‌شده و پایگاه داده‌های برداری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با مدل‌های بومی‌سازی‌شده و پایگاه داده‌های برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی خانواده لاما
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه با اولاما
  • 4. مدیریت مدل‌های زبانی در سیستم‌های محلی
  • 5. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 6. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی متون فارسی برای مدل‌های زبانی
  • 7. آشنایی با برداری‌سازی متن و فضای نهفته
  • 8. مفاهیم پایگاه داده‌های برداری و نقش آن‌ها در حافظه مدل
  • 9. معرفی پاین‌کون به عنوان پایگاه داده برداری
  • 10. نحوه تبدیل متن به بردار با استفاده از مدل‌های تعبیه
  • 11. ذخیره‌سازی داده‌های متنی در پایگاه داده برداری
  • 12. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی شباهت کسینوسی
  • 14. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ با بازیابی تقویت‌شده
  • 15. تفاوت میان آموزش مدل و بازیابی اطلاعات
  • 16. استخراج و قطعه‌بندی متون برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 17. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه برداری
  • 18. اتصال مدل زبانی به مخزن داده برداری
  • 19. طراحی پرامپت‌های مهندسی‌شده برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 20. ارزیابی دقت پاسخ‌های مدل در حوزه‌های تخصصی
  • 21. پیاده‌سازی سیستم مدیریت تاریخچه گفتگو
  • 22. روش‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های محلی
  • 23. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 24. مقیاس‌پذیری سیستم‌های جستجوی برداری در ابعاد بزرگ
  • 25. خطایابی و رفع مشکلات در فرایند بازیابی اطلاعات
  • 26. تلفیق دانش تخصصی سازمانی با مدل‌های زبانی
  • 27. استفاده از ابزارهای بومی برای تحلیل محتوای متنی
  • 28. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 29. تکنیک‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
  • 30. یکپارچه‌سازی سیستم پرسش و پاسخ با واسط‌های کاربری
  • 31. مستندسازی و نگهداری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت ضوابط محتوایی در خروجی‌ها
  • 33. بررسی محدودیت‌ها و توانمندی‌های مدل‌های زبانی در ایران
  • 34. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌ها
  • 35. آینده سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند در صنعت کشور
تگ‌ها: LLM اولاما پایگاه داده برداری پاین‌کان پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های حجیم سیستم‌های پرسش و پاسخ مدل زبانی لاما ۲ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.