فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ محلی با Ollama و LM Studio

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ محلی با Ollama و LM Studio

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و کاربردهای عملی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. اهمیت مدل‌های زبان بزرگ محلی
• 3. آشنایی با Ollama و LM Studio
• 4. نصب و پیکربندی Ollama
• 5. بارگذاری و اجرای مدل‌های زبان در Ollama
• 6. مدیریت مدل‌ها در Ollama
• 7. مقدمه‌ای بر LM Studio
• 8. نصب و راه‌اندازی LM Studio
• 9. جستجو و دانلود مدل‌ها در LM Studio
• 10. پیکربندی و اجرای مدل‌ها در LM Studio
• 11. ارتباط با مدل‌ها از طریق رابط کاربری LM Studio
• 12. پیکربندی API در LM Studio
• 13. استفاده از Ollama و LM Studio برای توسعه برنامه‌ها
• 14. مقدمه‌ای بر معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 15. انواع مدل‌های زبان بزرگ
• 16. کاربردهای عملی مدل‌های زبان بزرگ
• 17. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبان بزرگ
• 18. تولید متن با مدل‌های زبان بزرگ
• 19. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبان بزرگ
• 20. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبان بزرگ
• 21. پاسخ به پرسش با مدل‌های زبان بزرگ
• 22. تحلیل احساسات با مدل‌های زبان بزرگ
• 23. طبقه‌بندی متن با مدل‌های زبان بزرگ
• 24. استخراج اطلاعات با مدل‌های زبان بزرگ
• 25. تولید کد با مدل‌های زبان بزرگ
• 26. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 27. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 28. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 29. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 30. حریم خصوصی در مدل‌های زبان بزرگ
• 31. سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ و راهکارهای آن
• 32. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آموزشی
• 33. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای پژوهشی
• 34. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای تجاری
• 35. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای فرهنگی
• 36. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای درمانی
• 37. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای حقوقی
• 38. مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای دولتی
• 39. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 40. اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 41. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 42. پرامپت‌نویسی برای وظایف خاص
• 43. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 45. ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 46. بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 48. استفاده از داده‌های سفارشی برای تنظیم دقیق
• 49. روش‌های آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 51. مدل‌های مولد تصویر
• 52. مدل‌های مولد صدا
• 53. مدل‌های مولد ویدئو
• 54. کاربردهای مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 55. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 56. حملات به مدل‌های زبان بزرگ
• 57. روش‌های دفاع در برابر حملات سایبری
• 58. استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری
• 59. مقدمه‌ای بر قوانین و مقررات هوش مصنوعی
• 60. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 61. استانداردهای ملی و بین‌المللی هوش مصنوعی
• 62. کاربردهای هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
• 63. نقش هوش مصنوعی در خودکفایی فناورانه
• 64. تولید محتوای آموزشی با هوش مصنوعی
• 65. بهبود فرآیندهای اداری با هوش مصنوعی
• 66. پشتیبانی از کسب‌وکارهای دانش‌بنیان
• 67. مدل‌های زبان بزرگ و توسعه پایدار
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت بحران
• 69. مدل‌های زبان بزرگ در خدمت سلامت جامعه
• 70. هوش مصنوعی و ارتقاء کیفیت زندگی
• 71. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 72. احکام فقهی مرتبط با فناوری‌های نوین
• 73. اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی
• 74. مسئولیت اجتماعی توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 75. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 76. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 77. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 78. فرصت‌های نوآوری با هوش مصنوعی
• 79. توسعه برنامه‌های کاربردی با LLMs
• 80. یکپارچه‌سازی LLMs با سیستم‌های موجود
• 81. کاربردهای پیشرفته LLMs در تحلیل داده
• 82. مدیریت دانش با استفاده از LLMs
• 83. آموزش مجازی تعاملی با LLMs
• 84. شخصی‌سازی تجربیات کاربری با LLMs
• 85. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
• 86. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 87. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 88. هوش مصنوعی و تحول دیجیتال
• 89. مبانی حقوقی مالکیت فکری در عصر هوش مصنوعی
• 90. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 91. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 92. اهمیت داده‌های پاک و بی‌طرف
• 93. تکنیک‌های یادگیری انتقالی
• 94. معماری‌های نوین مدل‌های زبان بزرگ
• 95. ارتباط مدل‌های زبان بزرگ با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 96. کاربرد LLMs در اتوماسیون هوشمند
• 97. دستیاران هوشمند و LLMs
• 98. راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان
• 99. مقدمه‌ای بر آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 100. مهارت‌های لازم برای متخصصان هوش مصنوعی