دوره راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان در پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان در پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و توسعه سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در هوش مصنوعی
• 3. کاربرد مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 4. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و مدل‌های اختصاصی
• 5. تنظیم محیط توسعه و دسترسی به رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌ها
• 6. مبانی مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان
• 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی ورودی برای خروجی‌های ساختاریافته
• 8. مدیریت و کنترل توکن‌ها در فرآیند فراخوانی مدل
• 9. پیاده‌سازی استراتژی‌های زنجیره تفکر در حل مسائل پیچیده
• 10. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و ضرورت آن‌ها
• 11. مفهوم تعبیه یا امبدینگ در فضای برداری
• 12. فرآیند بازیابی اطلاعات متنی و معنایی
• 13. معماری بازیابی تقویت‌شده با تولید یا RAG
• 14. پیش‌پردازش و قطعه‌بندی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 15. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده برداری
• 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با جریان‌های کاری نرم‌افزار
• 17. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های هوشمند
• 18. طراحی ساختار پاسخ‌های مبتنی بر JSON برای تحلیل برنامه‌نویسی
• 19. پایش و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در محیط عملیاتی
• 20. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 21. مبانی تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 22. آماده‌سازی مجموعه داده‌های استاندارد برای آموزش اختصاصی
• 23. روش‌های کاهش هزینه در استقرار مدل‌های هوشمند
• 24. امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 25. ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌ها با شاخص‌های کمی
• 26. استفاده از چارچوب‌های توسعه‌دهنده برای مدیریت زنجیره ابزارها
• 27. طراحی واسط کاربری متناسب با تعاملات هوش مصنوعی
• 28. مدیریت خطاهای رایج در سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 29. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در محیط‌های ابری
• 30. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط توسعه
• 31. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید خودکار کد
• 32. تولید تست‌های واحد با کمک هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی خودکار کدها با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی
• 34. ایجاد دستیارهای هوشمند برای پشتیبانی از کاربران
• 35. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 36. انطباق سیستم‌های هوشمند با الزامات قانونی و امنیتی
• 37. استفاده از مدل‌های چندوجهی در کاربردهای نرم‌افزاری
• 38. به‌کارگیری عوامل هوشمند برای انجام وظایف خودکار
• 39. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌ها در چرخه عمر نرم‌افزار
• 40. ترکیب هوش مصنوعی با معماری‌های میکروسرویس
• 41. مدیریت پایداری و دسترس‌پذیری در سرویس‌های مبتنی بر مدل
• 42. تحلیل گزارش‌های خطا و بهبود مستمر پرامپت‌ها
• 43. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 45. روش‌های افزایش دقت مدل‌های خاص‌منظوره
• 46. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل داده و گزارش‌گیری
• 47. مدیریت محدودیت‌های نرخ و سهمیه در استفاده از APIها
• 48. اصول طراحی سیستم‌های هوشمند با قابلیت اطمینان بالا
• 49. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار و چشم‌انداز فناوری
• 50. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند مبتنی بر RAG