دوره راهنمای کاربردی توسعه سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی متن‌باز (Open Models) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی متن‌باز (Open Models)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی متن‌باز در صنعت
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی تفاوت مدل‌های متن‌باز و مدل‌های اختصاصی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 6. مبانی توکنایز کردن متن و آماده‌سازی داده‌ها
• 7. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده از مخازن معتبر
• 8. استفاده از مدل‌های متن‌باز برای تحلیل متن
• 9. تکنیک‌های استنتاج و بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی
• 10. آشنایی با مفاهیم مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی
• 11. تکنیک‌های مدیریت حافظه و طول متن در مدل‌ها
• 12. مبانی یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 13. آماده‌سازی مجموعه داده اختصاصی برای تنظیم دقیق
• 14. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 15. پیاده‌سازی بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی
• 16. معماری تولید با بازیابی افزوده
• 17. کار با پایگاه‌داده‌های برداری برای ذخیره دانش
• 18. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های محلی
• 19. کاهش حجم مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های کوانتایزاسیون
• 20. آموزش استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 21. مدیریت درخواست‌ها و افزایش ظرفیت پاسخ‌دهی
• 22. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. نظارت بر خروجی مدل‌ها و رعایت استانداردهای اخلاقی
• 24. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای خودکارسازی فرآیندها
• 25. ترکیب مدل‌های زبانی با ابزارهای تحلیل داده
• 26. طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل
• 27. توسعه دستیار هوشمند برای کاربردهای سازمانی
• 28. پایش و نگهداری مدل‌ها پس از استقرار
• 29. آشنایی با استانداردهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی
• 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
• 31. بررسی آینده مدل‌های زبانی متن‌باز در صنعت داخلی
• 32. مدیریت هزینه و منابع محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 34. روش‌های افزایش دقت مدل در حوزه‌های خاص
• 35. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند با نرم‌افزارهای موجود
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی‌ها
• 37. بررسی محدودیت‌ها و خطاهای رایج در مدل‌های زبانی
• 38. اصول مستندسازی و نگهداری کدهای هوش مصنوعی
• 39. ارائه پروژه نهایی و بهینه‌سازی خروجی‌ها