این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شما را با دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی مولد و مدل‌های متن‌باز آشنا کند. هدف اصلی، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای کار عملی با این فناوری‌ها، به ویژه با استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای Hugging Face است. ما در این دوره بر روی جنبه‌های عملی تمرکز خواهیم کرد تا شما بتوانید پس از پایان دوره، آمادگی لازم برای پیاده‌سازی و سفارشی‌سازی مدل‌ها را داشته باشید.

اهداف کلیدی این دوره عبارتند از:

• شناخت عمیق مفاهیم هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن.
• آشنایی با معماری‌ها و اصول کار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و مدل‌های مولد دیگر.
• تسلط بر پلتفرم Hugging Face و ابزارهای کلیدی آن برای دسترسی، استفاده و توسعه مدل‌ها.
• توانایی بارگذاری، اجرا و ارزیابی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده.
• یادگیری تکنیک‌های fine-tuning (تنظیم دقیق) مدل‌ها برای وظایف خاص.
• درک چالش‌ها و فرصت‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد و متن‌باز.
• کسب تجربه عملی در پیاده‌سازی پروژه‌های کوچک مبتنی بر هوش مصنوعی مولد.

محتوای این دوره به دقت انتخاب شده تا پوششی جامع از مباحث کلیدی هوش مصنوعی مولد با تمرکز بر Hugging Face داشته باشد. ساختار دوره به گونه‌ای است که از مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج به سمت مباحث پیشرفته‌تر و کاربردهای عملی پیش می‌رود:

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد:
  • تعریف و تاریخچه هوش مصنوعی مولد.
  • انواع مدل‌های مولد (مانند GANs, VAEs, Transformers).
  • کاربردها و اثرات هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف.
• مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و معماری Transformer:
  • مبانی شبکه‌های Transformer.
  • مکانیزم Attention و نقش آن.
  • مفاهیم کلیدی در مدل‌های LLM.
• معرفی پلتفرم Hugging Face:
  • اکوسیستم Hugging Face: مدل‌ها، دیتاست‌ها، Spaces.
  • آشنایی با کتابخانه transformers.
  • نصب و پیکربندی اولیه.
• کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده:
  • جستجو و انتخاب مدل‌های مناسب از Hugging Face Hub.
  • بارگذاری و اجرای مدل‌ها برای وظایفی مانند تولید متن، خلاصه‌سازی، و ترجمه.
  • ارزیابی عملکرد مدل‌ها.
• تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌ها:
  • مفاهیم fine-tuning و اهمیت آن.
  • آماده‌سازی دیتاست برای fine-tuning.
  • استفاده از Trainer API برای fine-tuning.
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی فرآیند fine-tuning.
• مدل‌های متن‌باز و انواع آن‌ها:
  • بررسی مدل‌های متن‌باز محبوب (مانند BERT, GPT-2, Llama).
  • مقایسه ویژگی‌ها و کاربردهای مدل‌های مختلف.
  • درک چرایی و چگونگی متن‌باز بودن این مدل‌ها.
• کاربردهای پیشرفته و پروژه‌های عملی:
  • ساخت ربات‌های مکالمه‌ای ساده.
  • تولید کد با استفاده از مدل‌های کدنویسی.
  • تولید محتوای خلاقانه.
  • بررسی ملاحظات اخلاقی و امنیتی.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش و تجربه قبلی در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python: تسلط بر مفاهیم پایه‌ای پایتون، شامل انواع داده، ساختارهای کنترلی، توابع و کلاس‌ها.
• مبانی یادگیری ماشین: درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین، مانند مدل‌ها، آموزش، تست، و معیارهای ارزیابی.
• آشنایی با کتابخانه‌های علمی پایتون: آشنایی مقدماتی با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas.
• مفاهیم اولیه یادگیری عمیق (اختیاری اما مفید): درک کلی از شبکه‌های عصبی و نحوه کار آن‌ها می‌تواند کمک‌کننده باشد.

این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان و متخصصان حوزه فناوری مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که به دنبال افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد به محصولات خود هستند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: که مایل به ارتقاء مهارت‌های خود در زمینه مدل‌های پیشرفته و متن‌باز هستند.
• محققان و دانشجویان: که در حال تحقیق یا تحصیل در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند.
• کارآفرینان و مدیران محصول: که می‌خواهند از پتانسیل هوش مصنوعی مولد برای خلق ایده‌ها و محصولات جدید استفاده کنند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که کنجکاو هستند تا در مورد چگونگی کارکرد مدل‌های مولد و نحوه تعامل با آن‌ها بیشتر بدانند.

با دانلود این دوره آموزشی، شما به طور کامل کنترل روند یادگیری خود را در دست خواهید گرفت. برخلاف دوره‌های آنلاین که نیازمند دسترسی مداوم به اینترنت هستند، این دوره به شما امکان یادگیری در هر زمان و مکانی را می‌دهد.

• دسترسی همیشگی و آفلاین: پس از دانلود، محتوای دوره همیشه در دسترس شما خواهد بود، بدون نیاز به اتصال اینترنت. این امر به ویژه برای افرادی که در مناطق با دسترسی محدود به اینترنت زندگی می‌کنند یا در سفر هستند، بسیار ارزشمند است.
• یادگیری با سرعت دلخواه: شما می‌توانید هر بخش از دوره را به دفعات مورد نیاز تماشا کرده، مطالب را مرور کنید و تمرین‌ها را با سرعت خودتان انجام دهید. این انعطاف‌پذیری، فرآیند یادگیری را عمیق‌تر و مؤثرتر می‌سازد.
• تمرکز بیشتر: یادگیری در محیط آفلاین به شما کمک می‌کند تا از حواس‌پرتی‌های ناشی از نوتیفیکیشن‌های آنلاین یا وب‌گردی دور بمانید و تمرکز خود را به طور کامل بر روی مطالب آموزشی معطوف کنید.
• بازبینی آسان: هر زمان که نیاز به یادآوری مفاهیم یا مراجعه به کدهای نمونه داشته باشید، به راحتی می‌توانید به فایل‌های دانلود شده دسترسی پیدا کنید.

پس از گذراندن این دوره، شما با مجموعه‌ای از دانش و مهارت‌های عملی مجهز خواهید شد که شما را قادر می‌سازد تا در حوزه هوش مصنوعی مولد و مدل‌های متن‌باز نقش‌آفرینی کنید:

• درک عمیق از هوش مصنوعی مولد: شما قادر خواهید بود توضیح دهید که هوش مصنوعی مولد چیست، چگونه کار می‌کند و چه کاربردهایی دارد.
• مهارت در استفاده از Hugging Face: شما به یک کاربر ماهر پلتفرم Hugging Face تبدیل خواهید شد و می‌توانید مدل‌ها، دیتاست‌ها و ابزارهای آن را به طور مؤثر به کار گیرید.
• توانایی پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌ها: شما قادر خواهید بود مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را بارگذاری کرده، برای وظایف خاص خود fine-tune کنید و عملکرد آن‌ها را ارزیابی نمایید.
• کار با مدل‌های زبان بزرگ: شما با اصول کار مدل‌های LLM آشنا شده و می‌توانید از آن‌ها برای تولید متن، پاسخ به سوالات و وظایف مرتبط استفاده کنید.
• قابلیت توسعه پروژه‌های AI: شما قادر به طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های عملی کوچک در زمینه هوش مصنوعی مولد خواهید بود.
• بینش نسبت به آینده AI: درک بهتری از روندها، چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در حوزه هوش مصنوعی مولد و متن‌باز به دست خواهید آورد.