اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با فریم‌ورک DSPy؛ راهکارهای نوین در یادگیری درون‌متنی و بازیابی اطلاعات (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با فریم‌ورک DSPy؛ راهکارهای نوین در یادگیری درون‌متنی و بازیابی اطلاعات (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مهندسی پرامپت (NLP & Prompt Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های استفاده از فریم‌ورک DSPy در توسعه هوش مصنوعی
• 2. مقایسه رویکرد برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی با روش‌های سنتی پرامپت‌نویسی
• 3. معماری و اجزای اصلی کتابخانه DSPy در پایتون
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های پردازش زبان طبیعی
• 5. مفاهیم بنیادی امضاها در DSPy برای تعریف وظایف مدل
• 6. طراحی و پیاده‌سازی امضاهای ورودی و خروجی برای مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با ماژول‌های پیش‌فرض و کاربردی در فریم‌ورک DSPy
• 8. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 9. مبانی یادگیری درون‌متنی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها بدون تغییر وزن مدل
• 10. نقش بهینه‌سازهای DSPy در ارتقای دقت خروجی مدل‌های زبانی
• 11. معرفی استراتژی‌های ارزیابی عملکرد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 12. تعریف متریک‌های ارزیابی دقیق برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 13. استفاده از Teleprompterها برای خودکارسازی بهینه‌سازی پرامپت
• 14. بهینه‌سازی پرامپت با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر نمونه
• 15. مفهوم بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید متن یا همان RAG
• 16. معماری سیستم‌های RAG با استفاده از کتابخانه‌های بازیابی متن
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های بازیاب با فریم‌ورک DSPy
• 18. پیاده‌سازی زنجیره‌های چندمرحله‌ای برای تحلیل اسناد متنی
• 19. استفاده از ابزارهای جستجوی محلی در سیستم‌های پاسخ‌گو
• 20. روش‌های مدیریت و پیش‌پردازش متون فارسی در محیط‌های یادگیری ماشین
• 21. تکنیک‌های کاهش توهم مدل‌های زبانی در پاسخ‌های تخصصی
• 22. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های مبتنی بر DSPy
• 23. پیاده‌سازی ماژول‌های طبقه‌بندی متن برای داده‌های ساختاریافته
• 24. بهینه‌سازی مصرف توکن و کاهش هزینه‌های پردازشی مدل
• 25. استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار برای سنجش دقت پاسخ‌ها
• 26. تکنیک‌های Chain of Thought در فریم‌ورک DSPy
• 27. بررسی تعامل میان ماژول‌های برنامه و مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. استفاده از ابزارهای ذخیره‌سازی برداری برای بهبود بازیابی اطلاعات
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های استخراج موجودیت‌های نام‌دار با DSPy
• 30. حل مسائل چندمرحله‌ای با استفاده از برنامه‌نویسی اعلانی
• 31. روش‌های پایش و عیب‌یابی خطاهای مدل در مراحل تولید
• 32. تنظیم و شخصی‌سازی پارامترهای مدل در محیط DSPy
• 33. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های مختلف پرامپت‌ها
• 34. طراحی سیستم‌های پاسخ‌گوی مبتنی بر دانش سازمانی
• 35. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 36. به‌کارگیری استانداردهای امنیتی در مدیریت ورودی‌های کاربر
• 37. مقیاس‌پذیری سیستم‌های طراحی‌شده با فریم‌ورک DSPy
• 38. ارائه گزارش نهایی و تحلیل عملکرد مدل در محیط عملیاتی