کتاب صوتی راهنمای جامع کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزارهای بومی و بهره‌وری سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزارهای بومی و بهره‌وری سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی مولد
• 3. ساختار معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. تفاوت مدل‌های زبانی تجاری و مدل‌های متن‌باز
• 5. اصول انتخاب مدل مناسب برای پروژه‌های بومی
• 6. الزامات زیرساختی و سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های محلی
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
• 8. کار با کتابخانه‌های استاندارد توسعه مدل‌های زبانی
• 9. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش و تنظیم مدل
• 10. آشنایی با توکنایزرها و مدیریت متون فارسی
• 11. مهندسی پرامپت و تکنیک‌های بهینه‌سازی پرسش‌ها
• 12. زنجیره‌سازی تفکر در مدل‌های زبانی
• 13. استفاده از مدل‌های متن‌باز در محیط‌های ایزوله سازمانی
• 14. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
• 15. روش‌های تنظیم دقیق مدل برای حوزه‌های تخصصی
• 16. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 17. تکنیک بازیابی تقویت‌شده با تولید در سیستم‌های سازمانی
• 18. طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌های داده برداری
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با نرم‌افزارهای موجود
• 20. توسعه واسط‌های برنامه‌نویسی برای ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای کمی و کیفی
• 22. روش‌های کاهش حجم مدل و بهینه‌سازی برای محیط‌های عملیاتی
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی در خودکارسازی فرایندهای تولید کد
• 24. تولید مستندات فنی و راهنمای کاربری با هوش مصنوعی
• 25. تست و عیب‌یابی خودکار نرم‌افزار با کمک مدل‌های زبانی
• 26. مدیریت هزینه‌ها و بهره‌وری در استفاده از مدل‌های تجاری
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای بومی
• 28. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 29. مقابله با سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل‌ها
• 30. پایش و نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 31. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های مستقر در سازمان
• 32. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای تحلیل داده
• 33. نقش هوش مصنوعی در بهبود امنیت سایبری سامانه‌ها
• 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های سازمانی
• 35. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی و مسیر پیش رو در توسعه بومی