فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی خط‌لوله‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک DSPy

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی خط‌لوله‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک DSPy

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی با فریم‌ورک DSPy
• 2. تفاوت رویکردهای برنامه‌نویسی اعلامی در مقابل دستوری در هوش مصنوعی
• 3. ساختار کلی خط‌لوله‌های هوش مصنوعی و جایگاه DSPy
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های DSPy
• 5. مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ از طریق کتابخانه‌های استاندارد
• 6. تعریف سیگنیچرها در DSPy برای استانداردسازی ورودی و خروجی مدل
• 7. طراحی ساختار داده‌های ورودی و خروجی در مدل‌های زبانی
• 8. استفاده از ماژول‌های پیش‌فرض در DSPy
• 9. پیاده‌سازی ماژول‌های سفارشی برای وظایف تخصصی متن
• 10. درک مفهوم بهینه‌سازی خودکار پرامپت‌ها
• 11. کاربرد بهینه‌سازهای Teleprompter در بهبود دقت مدل
• 12. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در DSPy
• 13. ارزیابی عملکرد مدل بر اساس معیارهای کمی
• 14. طراحی مجموعه‌های داده برای ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
• 15. استفاده از متدولوژی‌های اعتبارسنجی در خط‌لوله‌های هوش مصنوعی
• 16. پیاده‌سازی زنجیره‌های فکری در DSPy
• 17. مدیریت حافظه و متن‌های ارجاعی در مدل‌های زبانی
• 18. بهینه‌سازی مصرف توکن و کاهش هزینه‌های پردازشی
• 19. تکنیک‌های افزایش دقت در پاسخ‌دهی مدل با ابزارهای DSPy
• 20. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی خط‌لوله‌های LLM
• 21. استفاده از تکنیک‌های Few-shot در DSPy برای بهبود خروجی
• 22. پیاده‌سازی استراتژی‌های انتخاب نمونه برای یادگیری در لحظه
• 23. بهینه‌سازی ساختار پرامپت‌های پیچیده با DSPy
• 24. یکپارچه‌سازی DSPy با کتابخانه‌های پردازش متن
• 25. مدیریت جریان‌های کاری چندمرحله‌ای در هوش مصنوعی
• 26. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی به سوالات تخصصی فارسی
• 27. استفاده از ابزارهای دیباگ در DSPy برای تحلیل رفتار مدل
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات در کنار مدل‌های زبانی
• 29. ارتباط میان سیستم‌های RAG و فریم‌ورک DSPy
• 30. طراحی ماژول‌های ارزیاب خودکار برای سنجش هوشمند
• 31. استفاده از بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان در فضای متنی
• 32. تکنیک‌های افزایش پایداری پاسخ‌های مدل
• 33. مدیریت محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری در مدل‌های بزرگ
• 34. اصول مستندسازی و نگهداری کدهای مبتنی بر DSPy
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی بر خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مقیاس‌پذیری خط‌لوله‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 37. امنیت در طراحی خط‌لوله‌های هوش مصنوعی و پیشگیری از تزریق پرامپت
• 38. ارائه راهکارهای بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی متن‌باز
• 39. توسعه سیستم‌های خبره با استفاده از قابلیت‌های DSPy
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک خط‌لوله هوشمند با استفاده از DSPy