آموزش هوش مصنوعی مولد، کاربردها و چرخه عمر پروژه (LLM)

قیمت فعلی: ۱,۱۹۹,۰۰۰ ۸۳۹,۳۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش هوش مصنوعی مولد، کاربردها و چرخه عمر پروژه (LLM)

• مبانی و مفاهیم اولیه
• مهندسی درخواست و پیکربندی مدل‌ها

درباره این دوره 🤖

این دوره یه برنامه آموزشی کامل برای یادگیری اصول هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هست. توی این دوره، مفاهیم کلیدی مرتبط با LLMها، روش‌های آموزششون و ...

آموزش هوش مصنوعی مولد، کاربردها و چرخه عمر پروژه (LLM)

• مبانی و مفاهیم اولیه
• مهندسی درخواست و پیکربندی مدل‌ها

درباره این دوره 🤖

این دوره یه برنامه آموزشی کامل برای یادگیری اصول هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هست. توی این دوره، مفاهیم کلیدی مرتبط با LLMها، روش‌های آموزششون و نحوه استفاده عملی از این مدل‌ها به شکلی ساختارمند و کاربردی تدریس می‌شه. دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خوان توی زمینه مدل‌های زبانی مولد، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر LLM مهارت به دست بیارن.

اگه بخوام یه مثال ساده بزنم: تصور کن می‌خوای یه دستیار هوشمند برای پروژه دانشگاهی‌ت بسازی که بتونه سوالات رو جواب بده یا خلاصه‌سازی متن انجام بده. این دوره دقیقاً همون مسیر رو نشونت می‌ده — از صفر تا استقرار.

چرا این دوره؟

شاید بپرسی چرا باید وقت بذاری برای یادگیری LLM؟ چون این روزا تقریباً همه‌جا پای مدل‌های زبانی وسط کشیده شده؛ از چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری تا ابزارهای تولید محتوا و حتی کدنویسی خودکار. تسلط روی این حوزه می‌تونه توی پروژه‌های درسی، پایان‌نامه یا حتی کارهای فریلنسی خیلی به کارت بیاد. ضمناً چون این دوره با تخفیف ویژه ارائه شده، فرصت خوبیه که بدون هزینه سنگین شروع کنی.

آنچه در این دوره خواهید آموخت 📚

دوره به صورت جامع، ولی در قالبی مختصر و کاربردی، موضوعات زیر رو پوشش می‌ده:

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد: بررسی مفهوم Generative AI و تفاوتش با سایر انواع هوش مصنوعی، همراه با معرفی کاربردهای این فناوری.
• ساختار مدل‌های زبانی بزرگ: آشنایی با معماری مدل‌های ترانسفورمری (مثل GPT و BERT) که زیربنای LLMها محسوب می‌شن و در پردازش متن، کد و داده‌های ساختاریافته کاربرد دارن.
• مفاهیم یادگیری عمیق در LLMها: شامل روش‌های آموزش مدل‌های بزرگ، تنظیم دقیق (Fine-Tuning) و بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای خاص. توی این بخش با استفاده از داده‌های بزرگ برای یادگیری و قوانین مقیاس‌گذاری تجربی (Empirical Scaling Laws) آشنا می‌شی.
• پیاده‌سازی و استقرار مدل‌ها: بعد از درک مفاهیم تئوری، نحوه استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های واقعی، بهینه‌سازی هزینه‌ها و کاهش مصرف منابع محاسباتی آموزش داده می‌شه.

این دوره چطور به کارت میاد؟

خیلی از دانشجوها می‌پرسن «این چیزایی که یاد می‌گیرم کجا به کارم میاد؟» جواب کوتاه اینه: هرجا که با متن، داده یا تعامل هوشمند سروکار داشته باشی. مثلاً:

• ساخت یه چت‌بات ساده برای پروژه پایانی
• بهینه‌سازی فرایند جستجو توی یه اپلیکیشن
• تولید خودکار محتوا برای یه وبلاگ یا شبکه اجتماعی
• تحلیل نظرات کاربران با کمک NLP

مشخصات دوره

محتوای دوره

یه نکته کاربردی

وقتی داری فصل مربوط به مهندسی درخواست (Prompt Engineering) رو می‌خونی، حتماً همون لحظه یه پروژه کوچیک کنارش بساز. مثلاً یه پرامپت بنویس که یه متن فارسی رو خلاصه کنه و بعد خروجی رو با نسخه انگلیسی مقایسه کن. اینجوری مفاهیم خیلی بهتر توی ذهنت می‌مونه.

پلتفرم ارائه‌دهنده: مکتب‌خونه — با تخفیف ویژه برای مدت محدود 🎓