دانلود رایگان دوره: مدل‌های زبانی بزرگ سطح ۲ – ژوئیه ۲۰۲۴

معرفی دوره

دوره «مدل‌های زبانی بزرگ سطح ۲» در ماه ژوئیه ۲۰۲۴ به‌روزرسانی شد و اکنون با دسترسی رایگان برای علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی ارائه شده است. این دوره پیشرفته، ادامه‌ای بر مبانی پایه‌ای مدل‌های زبانی است و شما را با مفاهیم عمیق‌تر، روش‌های بهینه‌سازی و کاربردهای واقعی در صنعت آشنا می‌کند.

شما در این دوره با جدیدترین نسخه‌های کتابخانه‌ها و ابزارهای متن‌باز کار خواهید کرد و نحوه به‌کارگیری آن‌ها در پروژه‌های عملی را به صورت گام‌به‌گام خواهید آموخت.

مهارت‌های قابل کسب

• درک عمیق‌تر از معماری Transformer و مکانیزم Attention
• استفاده از تکنیک‌های فاین‌تیونینگ برای شخصی‌سازی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• آموزش و پیاده‌سازی روش‌های Prompt Engineering
• بهینه‌سازی کارایی و کاهش مصرف حافظه با متدهای Quantization
• راه‌اندازی و استقرار مدل در سرورهای ابری و محلی
• درک مباحث اخلاقی و چالش‌های امنیتی در کاربردهای واقعی

  مزایای شرکت در دوره

  این دوره از منظر دوره‌های رایگان مشابه در چندین جنبه متمایز می‌شود:

  • به‌کارگیری جدیدترین نسخه‌های کتابخانه‌های Hugging Face و Transformers.
  • ارائه مثال‌های واقعی از پروژه‌های تجاری و تحقیقاتی.
  • تمرکز بر بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های دارای منابع محدود.
  • واحدهای اختصاصی برای مباحث اخلاق در هوش مصنوعی و Responsible AI.
  • دسترسی همیشگی به ویدیوها، اسلایدها و کدهای آموزشی.

    پیش‌نیازها

    برای بهره‌برداری کامل از محتوای این دوره، داشتن دانش اولیه در موارد زیر توصیه می‌شود:

    • مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی سطح ۱
    • آشنایی با زبان Python و محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
    • مبانی یادگیری عمیق و چارچوب‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch
    • درک اصول کار با Git و مدیریت نسخه
    • دسترسی به لپ‌تاپی با حداقل ۸ گیگابایت حافظه رم و کارت گرافیک متوسط

      بخش‌های اصلی دوره

      دوره به چهار بخش کلیدی تقسیم شده است که هر کدام متشکل از چندین زیرمجموعه‌اند:

      • بخش اول: مروری بر معماری Transformer و بررسی تغییرات نسخه‌های GPT-3.5 و GPT-4
      • بخش دوم: فاین‌تیونینگ مدل‌های بزرگ با استفاده از داده‌های کوچک و روش Low-Rank Adaptation
      • بخش سوم: پیاده‌سازی تکنیک‌های Prompt Engineering و Chain-of-Thought برای افزایش دقت خروجی
      • بخش چهارم: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های ابری و Edge با Quantization و Pruning
      • واحد ویژه: ملاحظات اخلاقی و چالش‌های محافظت از داده‌‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی

        مثال‌های عملی

        در هر بخش از دوره، مثال‌های کدنویسی و پروژه‌های عملی وجود دارد تا مهارت‌ها را بلافاصله در دنیای واقعی آزمایش کنید:

        • پروژه ساخت Chatbot تخصصی برای خدمات پس از فروش با امکان اتصال به پایگاه داده.
        • فاین‌تیون یک مدل زبانی برای تولید خلاصه خودکار متن‌های خبری با نرخ دقت بالاتر از 85%.
        • بهینه‌سازی یک مدل ترجمه متن با کاهش ۶۰٪ مصرف حافظه و حفظ کیفیت ترجمه.
        • تحلیل و آزمون نفوذپذیری مدل‌های زبانی در برابر حملات adversarial.

          جمع‌بندی و راهکارهای بعدی

          با پایان این دوره، شما آمادگی لازم برای طراحی و استقرار سیستم‌های زبانی قدرتمند را خواهید داشت. گام بعدی می‌تواند شامل مشارکت در پروژه‌های Open Source، تحقیق در مباحث Generative AI و ارائه مقالات تخصصی در کنفرانس‌های معتبر باشد. همچنین پیشنهاد می‌شود به دوره‌های معیارسنجی و benchmarking مدل‌های زبانی و مباحث پیش‌درآمد هوش مصنوعی مولد بپیوندید.

          همین حالا با دانلود رایگان این دوره از ، مسیر تخصصی خود در دنیای هوش مصنوعی را هموار کنید و از آخرین متدهای روز دنیا بهره‌مند شوید!

          نظرات

          هنوز نظری ثبت نشده است.

          وارد شوید تا نظر ثبت کنید.