کتاب صوتی راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های زبانی پیشرفته (Llama) در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های زبانی پیشرفته (Llama) در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و معماری مدل‌های خانواده لاما
• 3. آشنایی با پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای هوش مصنوعی
• 5. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 6. مفاهیم توکنایزیشن و تبدیل متن به بردار
• 7. درک مکانیزم توجه و ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 8. نحوه دریافت و پیکربندی وزن‌های مدل لاما
• 9. اجرای مدل‌های محلی با استفاده از ابزارهای بومی
• 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل برای سیستم‌های داخلی
• 11. روش‌های کوانتایز کردن مدل برای کاهش حجم
• 12. تکنیک‌های استنتاج سریع در مدل‌های زبانی
• 13. مبانی مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 14. استفاده از پرامپت‌های زنجیره‌ای برای حل مسائل پیچیده
• 15. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 16. دسته‌بندی متون با استفاده از مدل‌های زبانی
• 17. تحلیل احساسات و استخراج دیدگاه در متون فارسی
• 18. تولید متن خلاقانه و رسمی با رعایت قواعد زبان فارسی
• 19. کاربرد مدل‌های زبانی در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 20. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با مدل زبانی
• 21. اتصال مدل به پایگاه‌های داده برداری برای حافظه بلندمدت
• 22. تکنیک‌های تزریق دانش تخصصی به مدل
• 23. ایجاد رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوشمند
• 24. آموزش گام‌به‌گام تنظیم دقیق مدل بر روی داده‌های خاص
• 25. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های فارسی
• 26. مدیریت اخلاقیات و سوگیری در خروجی مدل‌ها
• 27. تطبیق خروجی مدل با استانداردهای فرهنگی و دینی
• 28. نظارت بر خروجی مدل برای جلوگیری از محتوای غیرمجاز
• 29. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی پاسخ‌های مدل
• 30. استفاده از مدل‌های زبانی در اتوماسیون اداری
• 31. طراحی دستیارهای هوشمند برای خدمات مشتریان
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های لاما با سیستم‌های نرم‌افزاری موجود
• 33. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی در شبکه‌های داخلی
• 34. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند پردازش زبان
• 35. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 36. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در استنتاج مدل
• 37. به‌کارگیری یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 38. مستندسازی پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 39. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد هوش مصنوعی
• 40. آینده پژوهی و تحولات مدل‌های زبانی بومی