اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر مدل‌های استدلال در هوش مصنوعی با Ollama و DeepSeek

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مدل‌های استدلال در هوش مصنوعی با Ollama و DeepSeek

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. شبکه‌های عصبی عمیق
• 6. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 9. معماری ترنسفورمر
• 10. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 11. مقدمه‌ای بر Ollama
• 12. نصب و پیکربندی Ollama
• 13. اجرای مدل‌های زبانی با Ollama
• 14. مدیریت مدل‌ها در Ollama
• 15. مقدمه‌ای بر DeepSeek Reasoning Model
• 16. ویژگی‌های کلیدی DeepSeek
• 17. نحوه دسترسی به DeepSeek
• 18. اجرای DeepSeek با Ollama
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. مفاهیم پایه تنظیم دقیق
• 21. روش‌های تنظیم دقیق
• 22. تنظیم دقیق با داده‌های سفارشی
• 23. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 25. روش‌های عملی ارزیابی
• 26. استفاده از ابزارهای ارزیابی
• 27. مفاهیم استدلال در هوش مصنوعی
• 28. انواع استدلال: قیاسی، استقرایی، ابداعی
• 29. استدلال خودکار
• 30. مدل‌های استدلال مبتنی بر دانش
• 31. مدل‌های استدلال مبتنی بر داده
• 32. استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. کاربرد استدلال در LLMs
• 34. تکنیک‌های بهبود استدلال در LLMs
• 35. استدلال زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
• 36. استدلال با ابزار (Tool-Augmented Reasoning)
• 37. استدلال چندوجهی (Multimodal Reasoning)
• 38. کاربردهای مدل‌های استدلال
• 39. تولید متن خلاقانه
• 40. خلاصه‌سازی متون
• 41. پاسخ به پرسش‌ها
• 42. ترجمه ماشینی
• 43. تحلیل احساسات
• 44. سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 46. کاربردهای تخصصی در علوم پزشکی
• 47. کاربردهای تخصصی در حقوق
• 48. کاربردهای تخصصی در آموزش
• 49. کاربردهای تخصصی در مهندسی
• 50. کاربردهای تخصصی در امور مالی (مطابق چارچوب اسلامی)
• 51. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 52. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 53. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 54. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 55. حریم خصوصی داده‌ها
• 56. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 57. چارچوب‌های قانونی و نظارتی هوش مصنوعی در ایران
• 58. اخلاق حرفه‌ای در توسعه هوش مصنوعی
• 59. آینده مدل‌های استدلال
• 60. روندهای نوظهور در LLMs
• 61. مدل‌های استدلال پیشرفته‌تر
• 62. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و مدل‌های استدلال
• 63. یادگیری تقویتی عمیق و استدلال
• 64. یادگیری خودنظارتی و استدلال
• 65. هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
• 66. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 67. کاربردهای خلاقانه LLMs
• 68. مثال‌های عملی از استدلال با Ollama
• 69. مثال‌های عملی از استدلال با DeepSeek
• 70. پروژه‌های عملی با مدل‌های استدلال
• 71. ساخت یک دستیار هوشمند با Ollama
• 72. توسعه یک سیستم پرسش و پاسخ با DeepSeek
• 73. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 74. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف زبانی
• 75. انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای مختلف
• 76. نکات پیشرفته در کار با Ollama
• 77. نکات پیشرفته در کار با DeepSeek
• 78. مدیریت منابع محاسباتی برای LLMs
• 79. استفاده از GPU برای اجرای مدل‌ها
• 80. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 81. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 82. مدل‌سازی موضوعی
• 83. تحلیل وابستگی واژگان
• 84. پردازش صوتی و گفتار (در چارچوب ضوابط)
• 85. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان
• 86. شبکه‌های LSTM و GRU
• 87. خودتوجهی (Self-Attention)
• 88. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 89. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 90. استخراج اطلاعات از متون
• 91. طبقه‌بندی متون
• 92. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 93. تحلیل معنایی متون
• 94. تولید متن با ساختار مشخص
• 95. کاربردهای LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 96. تولید کد (Code Generation)
• 97. اشکال‌زدایی کد (Code Debugging)
• 98. مستندسازی کد (Code Documentation)
• 99. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 100. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین آماری