اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله هوشمند برای مدل‌های زبانی با DSPy

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله هوشمند برای مدل‌های زبانی با DSPy

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
• 5. معرفی DSPy: چارچوبی برای خطوط لوله هوشمند
• 6. اهداف و مزایای استفاده از DSPy
• 7. نصب و راه‌اندازی DSPy
• 8. ساختار اولیه خطوط لوله DSPy
• 9. تعریف Promptها در DSPy
• 10. استفاده از Templateها در DSPy
• 11. مدیریت متغیرها در Promptها
• 12. ارتباط با مدل‌های زبانی مختلف
• 13. انتخاب و پیکربندی مدل‌های زبانی
• 14. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 15. اجرای خطوط لوله DSPy
• 16. دیباگ کردن خطوط لوله DSPy
• 17. خطاهای رایج در DSPy و راهکارهای آن‌ها
• 18. بهینه‌سازی Promptها برای دقت بیشتر
• 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 20. کاربرد Fine-tuning در DSPy
• 21. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 22. چالش‌های Prompt Engineering
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 24. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 25. استفاده از DSPy برای ارزیابی مدل‌ها
• 26. تولید متن با DSPy
• 27. خلاصه‌سازی متن با DSPy
• 28. ترجمه ماشینی با DSPy
• 29. پاسخ به سوالات با DSPy
• 30. طبقه‌بندی متن با DSPy
• 31. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با DSPy
• 32. تحلیل احساسات با DSPy
• 33. مدیریت مکالمه با DSPy
• 34. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 35. استفاده از پایگاه‌های دانش در DSPy
• 36. یکپارچه‌سازی با ابزارهای خارجی
• 37. توسعه ابزارهای سفارشی در DSPy
• 38. مدیریت حافظه در خطوط لوله DSPy
• 39. یادگیری تقویتی در خطوط لوله DSPy
• 40. کاربردهای پیشرفته DSPy
• 41. طراحی خطوط لوله چندمرحله‌ای
• 42. مدیریت وابستگی‌ها بین مراحل
• 43. بهینه‌سازی هزینه در استفاده از مدل‌ها
• 44. امنیت و حریم خصوصی در خطوط لوله هوشمند
• 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 46. اصول طراحی خطوط لوله پایدار
• 47. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله
• 48. مستندسازی خطوط لوله DSPy
• 49. مقایسه DSPy با سایر چارچوب‌ها
• 50. آینده DSPy و خطوط لوله هوشمند
• 51. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در NLP
• 54. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 55. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 56. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 57. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (BERT, GPT)
• 58. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 59. آموزش مدل‌های زبانی از پایه
• 60. مبانی یادگیری ماشین
• 61. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 62. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. پیش‌پردازش داده‌ها
• 64. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 65. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 66. یادگیری بدون نظارت
• 67. یادگیری تقویتی
• 68. مبانی آمار و احتمالات
• 69. توزیع‌های احتمالی
• 70. آزمون فرض آماری
• 71. رگرسیون خطی
• 72. رگرسیون لجستیک
• 73. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 74. درخت‌های تصمیم
• 75. جنگل‌های تصادفی
• 76. گرادیان بوستینگ
• 77. خوشه‌بندی (Clustering)
• 78. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 79. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 80. تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 81. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 82. یادگیری عمیق
• 83. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
• 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 85. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 86. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 87. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 88. ترنسفورمرها
• 89. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 90. مقدمه‌ای بر DSPy
• 91. مفاهیم کلیدی DSPy
• 92. پیاده‌سازی Promptهای DSPy
• 93. مدیریت Outputهای DSPy
• 94. ارتباط با مدل‌های زبانی مختلف
• 95. تنظیم پارامترهای DSPy
• 96. دیباگ کردن خطوط لوله DSPy
• 97. بهینه‌سازی Promptها
• 98. ارزیابی خطوط لوله DSPy
• 99. کاربردهای DSPy در NLP
• 100. طراحی خطوط لوله پیچیده DSPy