کتاب راهنمای کاربردی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها 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 استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
  • 2. آشنایی با ساختار و معماری ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
  • 3. نحوه عملکرد توکن‌سازی و پردازش متن در مدل‌های زبانی
  • 4. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز و تجاری موجود
  • 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای کار با مدل‌های زبانی
  • 6. نحوه برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی
  • 7. اصول مهندسی پرامپت برای دریافت خروجی‌های دقیق
  • 8. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته برای حل مسائل پیچیده
  • 9. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید و بازنویسی کدهای برنامه‌نویسی
  • 10. تکنیک‌های دیباگ و عیب‌یابی نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی
  • 11. مستندسازی خودکار پروژه‌های نرم‌افزاری با مدل‌های زبانی
  • 12. آشنایی با مفاهیم نهفته‌سازی و فضاهای برداری داده‌ها
  • 13. کاربرد پایگاه‌داده‌های برداری در مدیریت دانش و جستجوی معنایی
  • 14. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌ها
  • 15. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی
  • 16. مدیریت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تعامل با مدل‌های زبانی
  • 17. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با خط لوله‌های پردازش داده
  • 19. ارزیابی کیفیت و دقت خروجی‌های تولید شده توسط مدل
  • 20. روش‌های کاهش خطاهای احتمالی و توهم در پاسخ‌های مدل
  • 21. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های استفاده از مدل‌های ابری
  • 22. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محلی
  • 23. آشنایی با ابزارهای تحلیل داده مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 24. تحلیل خودکار گزارش‌ها و مستندات فنی با مدل‌های زبانی
  • 25. ساخت دستیار هوشمند برای خودکارسازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 26. استفاده از مدل‌های زبانی در تست‌نویسی و ارزیابی کیفیت کد
  • 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت ضوابط قانونی در توسعه نرم‌افزار
  • 28. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های حجیم و استخراج الگوها
  • 29. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی و مسیر پیشرفت مدل‌های زبانی
  • 30. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک ابزار کاربردی با مدل‌های زبانی
تگ‌ها: LLM پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌ها توسعه نرم‌افزار کاربرد هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.