اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با مدل‌های DeepSeek با پایتون: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با مدل‌های DeepSeek با پایتون: راهنمای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت‌شده
• 5. یادگیری بدون نظارت
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 8. معماری ترنسفورمر
• 9. آشنایی با مدل‌های DeepSeek
• 10. کاربرد مدل‌های DeepSeek
• 11. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 12. نصب کتابخانه‌ها و ابزارها
• 13. آشنایی با API مدل‌های DeepSeek
• 14. احراز هویت و مدیریت کلیدها
• 15. ارسال درخواست‌های اولیه به مدل
• 16. درک پارامترهای درخواست (Prompt Engineering)
• 17. تنظیم دمای مدل (Temperature)
• 18. تنظیم Top-p و Top-k
• 19. تنظیم طول پاسخ (Max Tokens)
• 20. تنظیم جریمه فرکانس و حضور (Frequency & Presence Penalty)
• 21. دستورالعمل‌های پیشرفته برای Prompt Engineering
• 22. طراحی Prompt برای وظایف مختلف
• 23. تولید متن خلاقانه
• 24. خلاصه‌سازی متون
• 25. پاسخ به پرسش‌ها
• 26. ترجمه ماشینی
• 27. تحلیل احساسات
• 28. طبقه‌بندی متن
• 29. استخراج اطلاعات
• 30. تولید کد
• 31. کار با مدل‌های DeepSeek برای وظایف خاص
• 32. مدل‌های DeepSeek برای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های DeepSeek
• 34. مبانی Fine-tuning
• 35. مراحل Fine-tuning
• 36. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
• 38. آموزش مدل Fine-tuned
• 39. ارزیابی مدل Fine-tuned
• 40. کاربرد Fine-tuning در بهبود عملکرد
• 41. Fine-tuning برای وظایف تخصصی
• 42. Fine-tuning برای زبان فارسی
• 43. استفاده از ابزارهای Fine-tuning
• 44. مدیریت مدل‌های Fine-tuned
• 45. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
• 46. استقرار مدل‌ها
• 47. مقدمه‌ای بر استقرار مدل
• 48. روش‌های مختلف استقرار
• 49. استقرار مدل‌های DeepSeek
• 50. استقرار بر روی سرورهای داخلی
• 51. استقرار با استفاده از فریم‌ورک‌های وب
• 52. ساخت API برای مدل‌های DeepSeek
• 53. امنیت در استقرار مدل‌ها
• 54. پایش عملکرد مدل‌های مستقر
• 55. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 56. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 57. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 58. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 59. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 60. حقوق مالکیت معنوی در محتوای تولید شده
• 61. کاربردهای پیشرفته مدل‌های DeepSeek
• 62. تولید محتوای آموزشی
• 63. تولید محتوای بازاریابی
• 64. تولید محتوای فنی
• 65. تولید رمان و داستان
• 66. تولید سناریو
• 67. تولید شعر
• 68. تولید موسیقی (متن ترانه)
• 69. کاربردهای DeepSeek در هوش تجاری
• 70. کاربردهای DeepSeek در تحقیقات علمی
• 71. کاربردهای DeepSeek در علوم پزشکی
• 72. کاربردهای DeepSeek در علوم انسانی
• 73. کاربردهای DeepSeek در آموزش و پرورش
• 74. کاربردهای DeepSeek در صنعت
• 75. کاربردهای DeepSeek در دولت الکترونیک
• 76. کاربردهای DeepSeek در مسائل اجتماعی
• 77. کاربردهای DeepSeek در حفظ میراث فرهنگی
• 78. کاربردهای DeepSeek در ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 79. کاربردهای DeepSeek در اقتصاد مقاومتی
• 80. کاربردهای DeepSeek در توسعه پایدار
• 81. کاربردهای DeepSeek در مسائل زیست‌محیطی
• 82. کاربردهای DeepSeek در بهبود سبک زندگی
• 83. کاربردهای DeepSeek در سلامت روان
• 84. کاربردهای DeepSeek در امنیت سایبری
• 85. کاربردهای DeepSeek در مدیریت بحران
• 86. کاربردهای DeepSeek در پژوهش‌های کاربردی
• 87. کاربردهای DeepSeek در حل مسائل جامعه
• 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده LLMs