مسترکلاس مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

قیمت فعلی: ۱۴۹,۰۰۰ ۱۲۶,۶۵۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

مسترکلاس مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

اگه به فکر یادگیری جدی و عمیق حوزه هوش مصنوعی هستی، احتمالاً اسم مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) به گوشت خورده. این مسترکلاس دقیقاً برای همینه که بفهمی این مدل‌ها چطور کار می‌کنن، چطور ساخته می‌شن و مهم‌تر از همه، چطور می‌شه ازشون ...

مسترکلاس مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

اگه به فکر یادگیری جدی و عمیق حوزه هوش مصنوعی هستی، احتمالاً اسم مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) به گوشت خورده. این مسترکلاس دقیقاً برای همینه که بفهمی این مدل‌ها چطور کار می‌کنن، چطور ساخته می‌شن و مهم‌تر از همه، چطور می‌شه ازشون تو پروژه‌های واقعی استفاده کرد. فقط قرار نیست تئوری بشنوی؛ قراره دست به کد بشی و کلی چیز کاربردی یاد بگیری.

چرا این دوره مهمه؟

بیایم روراست باشیم. هوش مصنوعی دیگه یه واژه لوکس نیست؛ داره میاد توی دل کسب‌وکارها، محصولات و حتی زندگی روزمره. شرکت‌ها دنبال آدمایی هستن که بتونن با این تکنولوژی کار کنن، نه فقط اسمش رو بدونن. این دوره بهت کمک می‌کنه از اون دسته آدم‌ها باشی. کلی مثال عملی و پروژه محور توش هست که می‌تونی مستقیم توی رزومه‌ات بذاریشون.

چی یاد می‌گیری؟

سرفصل‌های این مسترکلاس طوری چیده شده که از پایه شروع کنی و برسی به مباحث پیشرفته. یه نگاه به ساختار دوره بنداز:

• معماری مدل‌های زبانی: از ترنسفورمرها تا جدیدترین معماری‌ها
• آموزش و فاین‌تیون (Fine-tuning): چطور مدل رو با داده‌های خودت تنظیم کنی
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): هنر درست سوال پرسیدن از مدل
• استقرار مدل (Deployment): چطور مدل رو به یه سرویس واقعی تبدیل کنی
• مباحث پیشرفته: مثل RAG، Agentها و بهینه‌سازی عملکرد

این دوره برای کیه؟

اگه دانشجوی کامپیوتر یا رشته‌های مرتبطی، یا حتی یه برنامه‌نویسی که می‌خواد وارد حوزه هوش مصنوعی بشه، این دوره می‌تونه نقطه عطفی باشه. پیش‌نیاز خاصی نداره، ولی اگه با پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین آشنایی داشته باشی، خیلی راحت‌تر می‌تونی جلو بری.

مشخصات دوره

یه نکته کاربردی

یکی از چیزهایی که تو این دوره خیلی بهش پرداخته میشه، بحث مهندسی پرامپت هست. شاید فکر کنی این فقط یعنی خوب سوال پرسیدن، ولی عمیق‌تر از این حرفاست. تو یاد می‌گیری چطور با تکنیک‌های مختلف، مثل Few-shot یا Chain-of-Thought، خروجی مدل رو چند برابر بهتر کنی. این مهارت توی بازار کار حسابی می‌چربه و می‌تونی توی هر پروژه‌ای ازش استفاده کنی.

اگه هنوز مطمئن نیستی که این دوره به کارت میاد یا نه، بذار یه مثال بزنم. فرض کن داری روی یه ربات چت‌بات برای پشتیبانی مشتری کار می‌کنی. با چیزهایی که اینجا یاد می‌گیری، می‌تونی یه مدل زبانی رو طوری تنظیم کنی که دقیقاً با لحن و دانش محصول خودت جواب بده، نه اینکه جواب‌های کلی و بی‌ربط بده