اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده و بهینهسازی مدلهای زبانی متنباز در پروژههای هوش مصنوعی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده و بهینهسازی مدلهای زبانی متنباز در پروژههای هوش مصنوعی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و متنباز
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدلهای زبانی بزرگ
- 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
- 3. بررسی تفاوت مدلهای متنباز و مدلهای بسته
- 4. معرفی خانواده مدلهای GPT-OSS و ویژگیهای فنی آنها
- 5. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای مدلهای زبانی
- 6. کار با کتابخانههای استاندارد پردازش زبان طبیعی
- 7. استفاده از ابزارهای مدیریت مدل و وزنها
- 8. روشهای بارگذاری مدلهای ۲۰ و ۱۲۰ میلیارد پارامتری
- 9. بهینهسازی مصرف حافظه گرافیکی در اجرای مدلها
- 10. تکنیکهای کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل
- 11. استفاده از روشهای استنتاج سریع در محیطهای محلی
- 12. طراحی و مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
- 13. تکنیکهای پرامپتنویسی پیشرفته برای وظایف تخصصی
- 14. مفهوم یادگیری در متن و تأثیر آن بر عملکرد مدل
- 15. آموزش مقدماتی تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 16. بررسی روشهای تنظیم دقیق کارآمد با پارامترهای کم
- 17. آمادهسازی مجموعهدادههای متنی فارسی برای آموزش
- 18. پیشپردازش و پاکسازی دادهها مطابق استانداردهای زبانی
- 19. ارزیابی عملکرد مدل در وظایف مختلف طبقهبندی متن
- 20. تکنیکهای تولید متن خلاقانه با حفظ چارچوبهای اخلاقی
- 21. استفاده از مدلها در سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند
- 22. پیادهسازی سیستمهای بازیابی اطلاعات افزوده
- 23. یکپارچهسازی مدلهای زبانی با پایگاههای داده برداری
- 24. روشهای ارزیابی دقت و خطای مدل در محیط عملیاتی
- 25. مدیریت توکنها و محدودیتهای پنجره متنی
- 26. بهکارگیری مدلها در تحلیل و خلاصهسازی متون فارسی
- 27. ایجاد رابطهای کاربری مبتنی بر مدلهای زبانی
- 28. اصول امنیت و حریم خصوصی در استقرار مدلهای محلی
- 29. بررسی چالشهای اخلاقی و مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 30. راهکارهای مقابله با سوگیریهای احتمالی در خروجی مدل
- 31. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
- 32. بهروزرسانی و مدیریت نسخههای مختلف مدل
- 33. مقیاسپذیری مدلها در محیطهای سروری
- 34. تکنیکهای موازیسازی برای اجرای مدلهای بزرگ
- 35. آشنایی با ابزارهای استقرار مدل در محیطهای ابری بومی
- 36. بهینهسازی تاخیر در پاسخدهی سیستمهای مبتنی بر LLM
- 37. پیادهسازی سیستمهای چندعامله با مدلهای زبانی
- 38. استفاده از ابزارهای کدنویسی کمکی مبتنی بر مدلهای متنباز
- 39. مستندسازی و گزارشدهی در پروژههای هوش مصنوعی
- 40. نقشه راه توسعه و آینده مدلهای زبانی متنباز در ایران
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.