دانلود رایگان دوره ۲۰۲۵-۱: درک، آزمون و بهینه‌سازی مدل هوش مصنوعی با هاجینگ‌فیس

معرفی دوره

در این دوره جامع با عنوان “Understand, Test, Fine-tune AI Model with HuggingFace” دانشجویان قدم‌به‌قدم با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته کتابخانه HuggingFace آشنا می‌شوند. هدف این دوره، تسلط بر مراحل مهم توسعه مدل‌های هوش مصنوعی شامل:

• درک معماری ترنسفورمر و مفاهیم پایه
• راه‌اندازی محیط‌های آموزشی و آزمایشی
• آزمون و ارزیابی مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده
• بهینه‌سازی (Fine-tuning) روی داده‌های واقعی
• استقرار مدل‌ها در تولید (Deployment)

  چه چیزهایی یاد می‌گیرید

  • ایجاد و مدیریت Datasets و Data Collator
  • بارگذاری و بررسی مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده (Pretrained Models)
  • تنظیم تشخیص طبقه‌بندی متن و ترجمه ماشینی
  • پیکربندی آموزش توزیع‌شده و استفاده از TPU/ GPU
  • ارزیابی عملکرد با معیارهای Accuracy، F1-score و BLEU
  • بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Optuna و Ray Tune
  • ساخت Pipelineهای آماده استفاده (Inference Pipelines)
  • استقرار نهایی روی پلتفرم‌های ابری مانند AWS و Azure

    پیش‌نیازها

    برای گذراندن این دوره، داشتن دانش مقدماتی در زمینه برنامه‌نویسی پایتون و امنیت در لینوکس کافی است. لیستی از پیش‌نیازها:

    • آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
    • تسلط نسبی بر پایتون و آشنایی با کتابخانه‌هایی نظیر NumPy و Pandas
    • دانش ساده از مفاهیم ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی
    • محیط توسعه با Jupyter Notebook یا VSCode

      مزایا و فواید دوره

      این دوره علاوه بر آموزش مفاهیم تئوری، شما را با چالش‌ها و نیازهای واقعی بازار کار آشنا می‌کند. از جمله مزایای کلیدی:

      • سرفصل‌های به‌روز و منطبق بر نسخه ۲۰۲۵ کتابخانه HuggingFace
      • مثال‌های عملی با داده‌های چندزبانه و متن باز
      • دسترسی رایگان به کدهای تمرینی و مدل‌های آموزش‌داده‌شده
      • تمرین‌های گام‌به‌گام برای تقویت درک عمیق
      • گواهینامه رسمی پس از اتمام دوره

        ساختار و سرفصل‌های دوره

        دوره به ۶ بخش اصلی تقسیم شده است:

        • بخش ۱: مقدمه و نصب پیش‌نیازها (Setup & Environment)
        • بخش ۲: آشنایی با Tokenizers و Datasets
        • بخش ۳: بارگذاری و ارزیابی مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده
        • بخش ۴: آموزش و بهینه‌سازی مدل (Fine-Tuning)
        • بخش ۵: ارزیابی نهایی و تست‌های کمی و کیفی
        • بخش ۶: استقرار در محیط تولید و طراحی API

          مثال‌های عملی

          برای درک بهتر مفاهیم، چند نمونه پروژه کوتاه در دوره ارایه شده است:

          • تحلیل احساس (Sentiment Analysis) در نظرات مشتریان فروشگاه آنلاین
          • ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی با مدل‌های MarianMT
          • ساخت چت‌بات ساده با استفاده از Transformers Pipeline
          • تشخیص کپی‌برداری متن (Plagiarism Detection) با مقایسه تعبیه‌های (Embeddings)

            هر پروژه شامل فایل‌های تمرینی قابل اجرا و توضیحات گام‌به‌گام است تا سریع‌تر به نتیجه برسید.

            نتیجه‌گیری

            اگر به دنبال ورود حرفه‌ای به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای حقیقی هوش مصنوعی هستید، این دوره یک منبع بی‌نظیر و به‌روز است. با ثبت‌نام و دانلود رایگان، مسیر یادگیری خود را از امروز آغاز کنید و مهارت‌های خود را به سطح بعدی برسانید.

            برای دریافت لینک دانلود و جزئیات بیشتر به سایت مراجعه کنید و از تخفیف‌ها و هدایا بهره‌مند شوید!

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.