دوره تسلط بر ابزارهای LLM: GPT4o-mini، Groq و Llama.cpp برای توسعه‌دهندگان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر ابزارهای LLM: GPT4o-mini، Groq و Llama.cpp برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کاربرد عملی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. معماری ترانسفورمر و مبانی LLM
• 3. GPT4o-mini: معرفی و قابلیت‌ها
• 4. Groq: معرفی و معماری پردازشی
• 5. Llama.cpp: معرفی، نصب و راه‌اندازی
• 6. محیط‌های توسعه برای کار با LLM
• 7. APIهای دسترسی به GPT4o-mini
• 8. APIهای دسترسی به Groq
• 9. APIهای دسترسی به Llama.cpp
• 10. مقایسه عملکرد GPT4o-mini، Groq و Llama.cpp
• 11. بهینه‌سازی درخواست‌ها (Prompt Engineering)
• 12. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 13. مدیریت حافظه در LLMها
• 14. روش‌های کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی LLM
• 15. استفاده از LLMها در تولید کد
• 16. استفاده از LLMها در خلاصه‌سازی متن
• 17. استفاده از LLMها در ترجمه ماشینی
• 18. استفاده از LLMها در پاسخگویی به سؤالات (Question Answering)
• 19. استفاده از LLMها در تشخیص و تصحیح خطا
• 20. استفاده از LLMها در تولید محتوای خلاقانه
• 21. کاربرد LLMها در تحلیل احساسات متن
• 22. کاربرد LLMها در طبقه‌بندی متن
• 23. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 24. ساخت یک چت‌بات ساده با GPT4o-mini
• 25. ساخت یک چت‌بات پیشرفته با Groq
• 26. ساخت یک چت‌بات سفارشی با Llama.cpp
• 27. ادغام LLMها با دیتابیس‌ها
• 28. ادغام LLMها با APIهای خارجی
• 29. استفاده از LLMها در تحلیل داده
• 30. استفاده از LLMها در پیش‌بینی
• 31. استفاده از LLMها در بازاریابی محتوایی
• 32. استفاده از LLMها در تولید گزارش
• 33. امنیت LLMها و مقابله با حملات
• 34. تکنیک‌های مقابله با سوءاستفاده از LLMها
• 35. محدودیت‌های LLMها و چالش‌های پیش رو
• 36. آینده LLMها و روندهای نوظهور
• 37. انتخاب LLM مناسب برای پروژه شما
• 38. بهینه‌سازی هزینه استفاده از LLMها
• 39. مقایسه مدل‌های مختلف LLM
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 41. استفاده از داده‌های خاص دامنه برای Fine-tuning
• 42. ارزیابی عملکرد LLMها
• 43. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌های LLM
• 44. روش‌های بهبود کیفیت پاسخ‌های LLM
• 45. استفاده از Embeddings برای جستجوی معنایی
• 46. استفاده از Embeddings در سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. استفاده از LLMها در تولید تصویر
• 48. استفاده از LLMها در تولید صدا
• 49. استفاده از LLMها در تولید ویدئو
• 50. استفاده از LLMها در حوزه سلامت
• 51. استفاده از LLMها در حوزه آموزش
• 52. استفاده از LLMها در حوزه مالی
• 53. استفاده از LLMها در حوزه حقوقی
• 54. استفاده از LLMها در حوزه مهندسی
• 55. استفاده از LLMها در حوزه علوم
• 56. استفاده از LLMها در حوزه هنر
• 57. استفاده از LLMها در حوزه ادبیات
• 58. استفاده از LLMها در حوزه روزنامه‌نگاری
• 59. استفاده از LLMها در حوزه گردشگری
• 60. استفاده از LLMها در حوزه کشاورزی
• 61. استفاده از LLMها در حوزه محیط‌زیست
• 62. توسعه ابزارهای LLM سفارشی
• 63. استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه LLM
• 64. استفاده از LLMها در اتوماسیون وظایف
• 65. استفاده از LLMها در مدیریت دانش
• 66. استفاده از LLMها در تحلیل رقبا
• 67. استفاده از LLMها در تحقیق و توسعه
• 68. آشنایی با مجوزهای استفاده از LLMها
• 69. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMها
• 70. قوانین و مقررات مربوط به LLMها
• 71. آینده LLMها در ایران
• 72. کارآفرینی با استفاده از LLMها
• 73. بهره‌وری در کار با استفاده از LLMها
• 74. بهبود فرآیندهای کسب‌وکار با استفاده از LLMها