این دوره آموزشی به منظور فراهم آوردن یک درک جامع و عمیق از ساختار، عملکرد و کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف اصلی، توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای درک چگونگی کارکرد این مدل‌ها در سطوح مختلف، از معماری پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته پردازش و تولید زبان است. شما با گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا:

• اصول و مبانی نظری پشت مدل‌های زبان بزرگ را به خوبی درک کنید.
• با معماری‌های کلیدی و الگوریتم‌های مورد استفاده در این مدل‌ها آشنا شوید.
• فرآیند آموزش، تنظیم دقیق (Fine-tuning) و بهینه‌سازی مدل‌ها را بیاموزید.
• به درک عمیقی از چالش‌ها و محدودیت‌های فعلی LLMs دست یابید.
• کاربردهای عملی این مدل‌ها در سناریوهای واقعی را شناسایی کنید.
• توانایی ارزیابی و انتخاب مدل مناسب برای وظایف مختلف را کسب نمایید.

محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده است که طیف وسیعی از موضوعات مرتبط با مدل‌های زبان بزرگ را پوشش دهد. از مفاهیم اولیه گرفته تا آخرین پیشرفت‌ها، هر بخش به شکلی ساختاریافته ارائه می‌شود تا یادگیری موثر را تضمین کند:

• مبانی و تاریخچه مدل‌های زبان:
  • تکامل مدل‌های زبانی از مدل‌های آماری تا شبکه‌های عصبی.
  • معرفی مدل‌های زبانی آماری (N-gram models).
  • مفهوم Embedding و انواع آن (Word2Vec, GloVe).
• معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture):
  • آشنایی با مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و Self-Attention.
  • ساختار Encoder-Decoder در ترنسفورمرها.
  • نقش Positional Encoding در درک ترتیب کلمات.
• مدل‌های زبان بزرگ پیشرفته:
  • معرفی و بررسی مدل‌های برجسته مانند GPT (Generative Pre-trained Transformer) و BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
  • نحوه Pre-training و Transfer Learning در LLMs.
  • تفاوت‌ها و شباهت‌های معماری‌های مختلف.
• آموزش و تنظیم دقیق (Training & Fine-tuning):
  • روش‌های آموزش مدل‌های زبان بزرگ در مقیاس وسیع.
  • تکنیک‌های Fine-tuning برای وظایف خاص (مانند خلاصه‌سازی، ترجمه، پرسش و پاسخ).
  • مباحث مربوط به Data Augmentation و مدیریت داده‌ها.
• ارزیابی مدل‌های زبان:
  • معیارهای رایج برای ارزیابی عملکرد LLMs (مانند Perplexity, BLEU, ROUGE).
  • روش‌های ارزیابی کیفی و کمی.
  • چالش‌های ارزیابی مدل‌های مولد.
• کاربردها و چالش‌های عملی:
  • کاربرد LLMs در تولید متن، مکالمه، خلاصه‌سازی، ترجمه ماشینی و...
  • مباحث اخلاقی و سوگیری‌ها (Bias) در مدل‌های زبان.
  • محدودیت‌ها و آینده مدل‌های زبان بزرگ.
  • ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی: آشنایی با مفاهیم کلی برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون).
• مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: درک مفاهیم پایه مانند مدل‌ها، داده‌ها، آموزش و ارزیابی.
• ریاضیات پایه: آشنایی با جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال در سطح مقدماتی.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، علاقه و انگیزه برای یادگیری مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی است.

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

• توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار: که علاقه‌مند به ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در محصولات خود هستند.
• محققان و دانشجویان حوزه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر: برای تعمیق دانش خود در زمینه LLMs.
• مدیران محصول و استراتژیست‌های فناوری: که نیاز به درک قابلیت‌ها و محدودیت‌های این فناوری برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک دارند.
• کارشناسان داده (Data Scientists) و تحلیلگران: که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های پیشرفته ارتقا دهند.
• هر فردی که به آینده هوش مصنوعی و تأثیر آن بر جامعه و صنایع علاقه‌مند است.

با دانلود این دوره آموزشی، شما از مزایای بی‌شماری برای یادگیری بهره‌مند خواهید شد:

• دسترسی همیشگی و آفلاین: پس از دانلود، محتوای دوره همیشه در دسترس شما خواهد بود، بدون نیاز به اتصال اینترنت. این به شما امکان می‌دهد در هر زمان و مکانی، حتی در طول سفر یا در مناطقی با دسترسی محدود به اینترنت، به یادگیری بپردازید.
• سرعت یادگیری دلخواه: شما می‌توانید سرعت پخش ویدئوها و عمق مطالعه هر بخش را مطابق با سبک و توانایی یادگیری خود تنظیم کنید. امکان بازگشت به مباحث دشوار و مرور مجدد بخش‌های کلیدی، یادگیری عمیق‌تر را تضمین می‌کند.
• مرور و تمرین نامحدود: با دسترسی دائمی به محتوا، می‌توانید بارها و بارها مطالب را مرور کرده و تمرین کنید تا تسلط کامل بر مفاهیم پیدا کنید.
• صرفه‌جویی در زمان: نیازی به برنامه‌ریزی زمانی برای شرکت در کلاس‌های زنده یا انتظار برای زمان پخش مجدد نخواهید داشت. شما کنترل کاملی بر زمان‌بندی یادگیری خود خواهید داشت.
• محیط یادگیری شخصی‌سازی شده: می‌توانید در محیطی آرام و بدون وقفه، بر روی یادگیری تمرکز کنید و مفاهیم پیچیده را به طور کامل درک نمایید.

شرکت‌کنندگان پس از گذراندن این دوره، دانش و مهارت‌های کلیدی زیر را کسب خواهند کرد:

• درک عمیق معماری ترنسفورمر: شناخت کامل مکانیسم توجه و نقش آن در پردازش زبان.
• آشنایی با مدل‌های پیشرو: درک چگونگی عملکرد مدل‌هایی مانند GPT و BERT و تفاوت‌های آن‌ها.
• فرایند آموزش LLMs: فهم مراحل Pre-training و Fine-tuning و اهمیت هر کدام.
• کاربرد عملی LLMs: توانایی شناسایی فرصت‌های استفاده از این مدل‌ها در پروژه‌های مختلف.
• ارزیابی مدل‌ها: مهارت در استفاده از معیارهای مختلف برای سنجش کیفیت و کارایی مدل‌های زبان.
• شناخت محدودیت‌ها و چالش‌ها: درک جنبه‌های اخلاقی، سوگیری‌ها و چالش‌های فنی موجود در این حوزه.
• پیش‌بینی روند آینده: درک مسیر پیشرفت مدل‌های زبان بزرگ و تأثیرات آتی آن‌ها.

این دوره، دریچه‌ای به سوی دنیای شگفت‌انگیز مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی است و شما را برای مشارکت فعال در آینده این فناوری آماده می‌سازد.