کتاب راهنمای کاربردی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با رویکرد بومی‌سازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با رویکرد بومی‌سازی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال کشور
• 4. انتخاب مدل‌های زبانی متن‌باز و تحلیل قابلیت‌های آن‌ها
• 5. محیط‌های توسعه و ابزارهای برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی
• 6. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 7. مبانی کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل (API)
• 8. مفاهیم پایه در طراحی پرامپت‌های مهندسی‌شده
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای پاسخ‌های دقیق‌تر
• 10. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. آشنایی با چارچوب‌های توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 12. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های هوشمند
• 13. مبانی پایگاه‌های داده برداری برای بازیابی اطلاعات
• 14. روش‌های جستجوی معنایی و تشابه در داده‌های متنی
• 15. مفاهیم تولید متن با استفاده از بازیابی اطلاعات (RAG)
• 16. پیاده‌سازی یک سامانه پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش اختصاصی
• 17. استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 18. پیش‌پردازش داده‌های فارسی برای بهبود عملکرد مدل
• 19. راهکارهای بومی‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 20. ارزیابی کیفیت و دقت خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 21. مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی
• 22. اصول امنیت و حریم خصوصی در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 23. مدیریت خطاهای مدل و راهکارهای بازگشتی
• 24. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی و کشینگ
• 25. طراحی رابط کاربری مناسب برای تعامل با دستیارهای هوشمند
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سامانه‌های سازمانی
• 27. مانیتورینگ و پایش سلامت عملکرد سامانه
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فرهنگی و ملی
• 29. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های جهانی
• 30. راهکارهای کاهش سوگیری و بهبود دقت در محتوای فارسی
• 31. مبانی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 32. آشنایی با مدل‌های زبانی سبک و قابل اجرا در سیستم‌های محلی
• 33. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 34. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای سامانه‌های هوشمند ملی
• 35. تست و اعتبارسنجی خروجی‌ها بر اساس استانداردهای بومی
• 36. مدیریت چرخه حیات پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. مستندسازی فنی و گزارش‌دهی در سامانه‌های هوشمند
• 38. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی و جایگاه آن در زیست‌بوم داخلی
• 39. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه کاربردی بومی