آموزش هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

قیمت فعلی: ۱,۹۹۹,۰۰۰ ۹۹۹,۵۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

معرفی دوره هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

اگه پیگیر اخبار تکنولوژی باشی، حتماً اسم مدل‌های زبانی بزرگ به گوشت خورده. همون مدل‌هایی که پشت ابزارهایی مثل ChatGPT، Gemini و Grok ایستادن و این روزها همه‌جا حرفشون هست. درس «هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ» یه دوره‌ی جامع و پروژه‌مح...

معرفی دوره هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

اگه پیگیر اخبار تکنولوژی باشی، حتماً اسم مدل‌های زبانی بزرگ به گوشت خورده. همون مدل‌هایی که پشت ابزارهایی مثل ChatGPT، Gemini و Grok ایستادن و این روزها همه‌جا حرفشون هست. درس «هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ» یه دوره‌ی جامع و پروژه‌محوره که از صفر تا صد این حوزه رو پوشش می‌ده؛ از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته.

توی این دوره چی یاد می‌گیری؟

خیلی‌ها فکر می‌کنن LLM فقط همون چت‌باتیه که سوال می‌پرسی و جواب می‌گیری. ولی ماجرا خیلی عمیق‌تره. کاربردهای این مدل‌ها از تولید متن و پاسخ به سوالات شروع می‌شه و تا ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی خودکار و حتی برنامه‌نویسی خودکار ادامه پیدا می‌کنه.

سرفصل‌هایی که قراره باهاشون کار کنی:

• ساختار مدل‌های زبانی و مفاهیم پایه مثل توکن‌سازی، معماری ترنسفورمر و مکانیزم attention
• مسیر آموزش مدل‌ها از پیش‌تمرین (pretraining) تا ریزتنظیم (fine-tuning)
• مفاهیم پیشرفته‌تر مثل instruction tuning، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• روش‌های جدیدتر مثل DPO و GRPO که این روزها خیلی سر و صدا کردن

چرا این دوره فرق داره؟

یکی از نقاط قوت این دوره، ۱۵ نوت‌بوک آموزشی و پروژه‌محوره. یعنی فقط تئوری نمی‌خونی؛ کد می‌زنی، اجرا می‌کنی و نتیجه می‌گیری. حتی مثال‌هایی به زبان فارسی هم توش گنجونده شده که برای ما خیلی مغتنمه.

فرض کن می‌خوای یه دستیار هوشمند فارسی‌زبان برای پروژه‌ی پایان‌نامه‌ت بسازی. بعد از این دوره می‌تونی داده‌هات رو آماده کنی، مدل رو فاین‌تیون کنی و در نهایت ارزیابیش کنی. این دقیقاً همون چیزیه که تو دنیای واقعی به کارت میاد.

این دوره به چه کسی می‌خوره؟

اگه دانشجو، پژوهشگر، مهندس نرم‌افزار یا توسعه‌دهنده NLP هستی و می‌خوای تو حوزه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ فعالیت کنی، این دوره می‌تونه نقطه‌ی شروع خوبی باشه. حتی اگه تازه‌کار باشی ولی پایه‌ی برنامه‌نویسی داشته باشی، مسیر یادگیری برات هموار می‌شه.

پیش‌نیازها چیه؟

• آشنایی اولیه با زبان پایتون
• مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• آشنایی با PyTorch یا TensorFlow مفیده، ولی اجباری نیست

مشخصات دوره در یک نگاه

محتوای فصل‌ها

• فصل ۱: موارد استفاده، چرخه عمر پروژه و آشنایی با Hugging Face — ۲۲ جلسه (۰۳:۰۵)
• فصل ۲: پیش‌آموزش LLM و قوانین مقیاس‌پذیری — ۱۵ جلسه (۰۲:۰۸)
• فصل ۳: تنظیم دقیق مدل‌ها با دستورالعمل‌ها و ارزیابی — ۱۴ جلسه (۰۲:۱۶)
• فصل ۴: فاین‌تیون کارآمد پارامترها (PEFT) — ۲۶ جلسه (۰۵:۵۳)
• فصل ۵: بازخورد انسانی و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی — ۳۳ جلسه (۰۵:۱۱)
• فصل ۶: بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار — ۸ جلسه (۰۱:۱۵)
• فصل ۷: ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند با LLM — ۱۷ جلسه (۰۲:۰۳)

یه نکته‌ی کاربردی

سوالی که خیلی از دانشجوها می‌پرسن اینه: «آیا این دوره برای بازار کار کافیه؟» واقعیت اینه که LLMها الان تو قلب خیلی از محصولات هوش مصنوعی قرار دارن. اگه بتونی یه مدل رو فاین‌تیون کنی و بهینه‌سازی کنی برای استقرار، عملاً یه مهارت خیلی ارزشمند تو رزومه‌ت داری. خیلی از شرکت‌ها دنبال کسایی هستن که بتونن مدل‌های زبانی رو با داده‌های اختصاصی خودشون سازگار کنن.

در حال حاضر این دوره با تخفیف ویژه در دسترسه، پس اگه قصد جدی برای یادگیری داری، فرصت خوبیه.