دوره طراحی ابزارهای تعاملی با استفاده از LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی ابزارهای تعاملی با استفاده از LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. مبانی معماری ترنسفورمر
• 3. نحوه آموزش و معماری LLMs
• 4. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 5. کاربردهای LLMs در تعاملات انسانی
• 6. مقدمه‌ای بر طراحی رابط کاربری تعاملی
• 7. اصول طراحی تجربه کاربری (UX)
• 8. مبانی طراحی تعاملی
• 9. چرخه حیات طراحی محصول
• 10. تحقیقات کاربر و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
• 11. شناخت کاربران و شخصیت‌پردازی
• 12. طراحی جریان‌های کاربری (User Flows)
• 13. وایرفریمینگ و پروتوتایپینگ اولیه
• 14. طراحی وایرفریم‌ها
• 15. ساخت پروتوتایپ‌های کلیک‌پذیر
• 16. آزمون کاربردپذیری (Usability Testing)
• 17. اصول و روش‌های ارزیابی تعامل
• 18. برنامه‌ریزی تست کاربردپذیری
• 19. اجرای تست کاربردپذیری
• 20. تحلیل نتایج تست و ارائه بازخورد
• 21. تکرار و بهبود طراحی بر اساس بازخورد
• 22. مقدمه‌ای بر مفاهیم برنامه‌نویسی برای تعامل
• 23. مبانی زبان پایتون برای توسعه‌دهندگان تعامل
• 24. ساختار داده‌ها در پایتون
• 25. کنترل جریان و توابع در پایتون
• 26. کار با کتابخانه‌های پایتون برای LLMs
• 27. مقدمه‌ای بر کتابخانه Hugging Face Transformers
• 28. نصب و پیکربندی Hugging Face
• 29. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های سفارشی
• 31. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه وب
• 32. آشنایی با Flask برای ساخت API
• 33. ساخت API با Flask برای LLMs
• 34. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های Frontend
• 35. آشنایی با React برای ساخت رابط کاربری
• 36. ساخت کامپوننت‌های React
• 37. مدیریت وضعیت در React
• 38. اتصال React به APIهای Flask
• 39. طراحی چت‌بات‌های مبتنی بر LLM
• 40. مراحل طراحی یک چت‌بات
• 41. مدل‌سازی مکالمه
• 42. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 43. تولید پاسخ‌های متنی با LLMs
• 44. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 45. کنترل لحن و سبک پاسخ‌دهی
• 46. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های چت‌بات
• 47. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. طراحی سیستم توصیه‌گر مبتنی بر LLM
• 50. تولید توضیحات محصول سفارشی
• 51. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 52. نوشتن مقالات و پست‌های وبلاگ
• 53. کمک به نویسندگان و ویراستاران
• 54. تولید محتوای آموزشی
• 55. استفاده از LLMs برای خلاصه‌سازی متن
• 56. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن
• 57. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با LLMs
• 58. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 59. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 60. مفاهیم اساسی NLP
• 61. استخراج اطلاعات از متن
• 62. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 63. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 64. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با LLMs
• 65. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 66. بازخورد و نظرات کاربران
• 67. مقدمه‌ای بر امنیت در سیستم‌های تعاملی
• 68. اصول امنیتی در توسعه نرم‌افزار
• 69. مدیریت دسترسی کاربران
• 70. جلوگیری از حملات رایج (SQL Injection, XSS)
• 71. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 72. اصول حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 73. استانداردهای امنیتی در پردازش داده‌ها
• 74. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 75. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 76. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 77. راهکارهای کاهش سوگیری در LLMs
• 78. ملاحظات اخلاقی در طراحی تعاملی
• 79. شفافیت و توضیح‌پذیری در AI
• 80. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 81. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 82. ابزارهای کمکی برای مدرسان
• 83. تولید تمرین و آزمون‌های سفارشی
• 84. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 85. اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 86. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 87. پرامپت برای کارهای خلاقانه
• 88. پرامپت برای وظایف تحلیلی
• 89. ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها
• 90. مقدمه‌ای بر ابزارهای تعاملی پیشرفته
• 91. طراحی بازی‌های متنی با LLMs
• 92. توسعه دستیارهای هوشمند شخصی
• 93. ابزارهای کمکی برای توسعه‌دهندگان
• 94. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 95. نظارت بر عملکرد سیستم‌های LLM
• 96. مدیریت منابع و هزینه‌ها
• 97. ملاحظات استقرار و نگهداری
• 98. آینده طراحی ابزارهای تعاملی با LLMs
• 99. روندهای نوظهور در AI و تعامل
• 100. تأثیر LLMs بر صنایع مختلف