دوره جامع آموزش LLM و NLP برای متخصصانی طراحی شده است که هدفشان صرفا استفاده از ابزارهای موجود نیست، بلکه مهندسی و توسعه نسل بعدی سیستم‌های هوش مصنوعی است.

اگر به دنبال تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و یادگیری عمیق پردازش زبان طبیعی (NLP) هستید، این دوره تخصصی برای شما طراحی شده است. این دوره یک مسیر جامع از اصول آموزش NLP و معماری ترنسفورمر، تا پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های پیشرفته‌ای در زمینه LLM مانند Fine-Tuning و RAG را فراهم می‌کند. با شرکت در این دوره LLM، دانش خود را به سطح توسعه دهندگان این حوزه جذاب و پرکاربرد برسانید و به جمع متخصصان هوش مصنوعی بپیوندید.

پیش‌نیازهای ضروری برای ثبت نام در دوره جامع LLM و NLP

این دوره جامع آموزش LLM و NLP با هدف تبدیل شما به یک توسعه‌دهنده متخصص طراحی شده است. برای کسب بیشترین بازدهی و درک عمیق از مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• تسلط بر زبان پایتون: آشنایی کامل با مفاهیم و کتابخانه‌های تحلیل داده (مانند NumPy و Pandas) برای اجرای پروژه‌های عملی.

• مبانی یادگیری ماشین (ML): درک اولیه از فرآیند ساخت مدل‌های ML و مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی (مانند لایه‌ها و Backpropagation).

توجه: اگر در پایتون یا مبانی ML ضعف دارید، در این دوره ما ماژول‌های مقدماتی برای مرور سریع و رفع نیازهای پایه گنجانده شده است تا بتوانید مسیر آموزش LLM را با موفقیت ادامه دهید.

فصل ۱: مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP): سنگ بنای دنیای LLM

این فصل، سنگ بنای درک فرآیندهای پیچیده LLM‌های امروزی است. هر مهندس LLM و NLP ابتدا باید بر این اصول بنیادی مسلط باشد تا بتواند محدودیت‌ها و فرصت‌های مدل‌های بزرگ را تشخیص دهد.

۱.۱. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای تجاری

فهم جایگاه دقیق پردازش زبان طبیعی (NLP) در استراتژی‌های داده‌محور کسب‌وکار، اولین قدم برای خلق ارزش است. در این بخش، تعریف دقیقی از NLP ارائه شده و کاربردهای کلاسیک و حیاتی آن (مانند خلاصه‌سازی و ترجمه) که زیربنای قابلیت‌های پیشرفته مدل‌های LLM هستند، بررسی می‌شوند. شما می‌آموزید که چگونه می‌توان از ابزارهای NLP برای استخراج اطلاعات حیاتی از داده‌های متنی سازمان استفاده کرد و ارزش تجاری ایجاد نمود.

۱.۲. توکن‌سازی مدرن و پیش‌پردازش (Pre-processing) متن

آماده‌سازی داده‌ها، مهمترین بخش برای موفقیت در مدل‌سازی است. این بخش بر تسلط بر فرآیندهای پیش‌پردازش (Pre-processing) تکنیک‌های حیاتی توکن‌سازی متمرکز است. آموزش و تحلیل تکنیک‌های توکن‌سازی پیشرفته ارائه می‌شود تا شما بتوانید ورودی مدل‌های Transformer را برای بهینه‌سازی کارایی و دقت آماده کنید.

۱.۳. Word Embeddings: درک معنایی کلمات، بنیان مدل های زبانی

یادگیری نحوه تبدیل کلمات به بردارهای عددی، کلید درک چگونگی پردازش معنایی توسط مدل‌های هوش مصنوعی است.در این بخش، مدل‌های کلاسیک و تأثیرگذار Word2Vec و GloVe را می‌آموزید. این دانش به شما این امکان را می‌دهد که زیرساخت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را به طور عمیق درک کرده و نمایش‌های برداری معنایی ایجاد کنید.

۱.۴. معماری‌های RNN و LSTM: درک محدودیت‌ها برای ترنسفورمر

پیش از ظهور ترنسفورمرها، مدل‌های RNN و LSTM حاکم بر بازار بودند. ببا بررسی دقیق این معماری‌ها، مشکل حاد وابستگی بلندمدت (Long-Term Dependency) را که با آن مواجه بودند، تحلیل می‌کنیم. این مساله به شما کمک می‌کند تا متوجه شوید چرا ساخت معماری ترنسفورمر یک ضرورت فنی بود و مسیر تکاملی مدل‌های زبانی چگونه شکل گرفت.

۱.۵. پیاده‌سازی عملی وظایف کلاسیک NLP با NLTK و SpaCy

در نهایت، با تسلط بر کتابخانه‌های صنعتی NLTK و SpaCy در پایتون، مهارت‌های عملی اولیه را کسب می‌کنید. پروژه‌هایی نظیر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و NER، آماده انجام وظایف استخراج اطلاعات حیاتی از متون تجاری شده و برای پروژه‌های بزرگ‌تر آماده می‌شوید.

فصل ۲: معماری ترنسفورمر: قلب تپنده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

این بخش، نقطه‌ی تحول در مسیر هوش مصنوعی (AI) است. تسلط بر معماری ترنسفورمر، که قلب تپنده تمام LLM‌های مدرن است، شما را از یک کاربر به یک معمار مدل تبدیل می‌کند. در اینجا، زیربنای فنی و روش کار با ابزارهای استاندارد صنعتی را خواهید آموخت.

۲.۱. مکانیسم توجه (Attention Mechanism): نوآوری کلیدی در آموزش LLM

هسته اصلی تمام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، درک عمیق از مکانیسم توجه (Attention) است. در این بخش، به طور کامل نحوه عملکرد Self-Attention و Multi-Head Attention را آموزش می‌بینید. می‌آموزید که چگونه این مکانیسم توانست مشکل وابستگی بلندمدت (Long-Term Dependency) مدل‌های قدیمی را حل کند و انقلابی در پردازش زبان ایجاد نماید.

۲.۲. معماری ترنسفورمر: جزئیات Encoder، Decoder و Seq2Seq

تشریح دقیق ساختار داخلی معماری کامل ترنسفورمر شامل لایه‌های Encoder و Decoder. همچنین، آموزش نحوه عملکرد Positional Encoding و تأثیر آن بر درک ترتیب کلمات در مدل. تسلط بر مدل‌های Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) مبتنی بر ترنسفورمر که زیربنای ترجمه و خلاصه‌سازی هستند، شما را برای درک عمیق‌تر آماده می‌کند.

۲.۳. مدل‌های Encoder-Only: تسلط بر BERT و کاربردهای تحلیلی آن

تحلیل معماری مدل‌های Encoder محور مانند BERT و مشتقات آن. پیاده‌سازی کاربردی وظایف حیاتی مانند طبقه‌بندی توکن (Token Classification) و استخراج پاسخ از متن (Extractive Question Answering). این مهارت‌ها برای تحلیل اسناد و استخراج داده‌های مهم در محیط کسب‌وکار ضروری هستند و بخش مهمی از آموزش NLP حرفه‌ای است.

۲.۴. مدل‌های Decoder-Only: آشنایی با خانواده GPT و تولید متن

گذر به مدل‌های مولد (Generative AI)، تحلیل دقیق مدل‌های Decoder-Only (مانند خانواده GPT). درک تفاوت‌های اساسی در فرآیند آموزش (Pre-training) این مدل‌ها با مدل‌های Encoder. تمرکز بر تکنیک‌های تولید متن (Text Generation) و استراتژی‌های نمونه‌گیری (Sampling Strategies) در زمان Inference برای کنترل خروجی مدل.

۲.۵. اکوسیستم Hugging Face: ابزار کلیدی برای مهندسان LLM و NLP

تسلط بر اکوسیستم Hugging Face به عنوان استاندارد صنعتی برای کار با مدل‌های زبانی. آموزش نحوه کار با کتابخانه‌هایی مانند Transformers. یادگیری چگونگی بارگذاری، دستکاری و آزمایش سریع مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models) برای شروع کار با آموزش LLM.

فصل ۳: LLM در عمل: معماری‌های شاخص و استراتژی‌های سفارشی‌سازی حرفه‌ای

این فصل، محل تلاقی قدرت مدل‌ها و نیازهای استراتژیک کسب‌وکار است. هدف، عبور از مصرف‌کننده صرف و تسلط بر معماری‌های LLM برای استقرار و بهینه‌سازی فنی است. شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های خام را به ابزارهای حل مسئله سفارشی تبدیل کنید.

۳.۱. LLM در پروژه‌های سازمانی: انتخاب و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ

بررسی مدل‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پیشرو (مانند GPT، Llama) و معماری‌های زیربنایی آن‌ها. در این بخش درک تفاوت‌های عملکردی، هزینه استقرار (Inference Cost) و ملاحظات حریم خصوصی برای انتخاب معماری LLM مناسب برای پروژه‌های سازمانی را می‌آموزید تا بتوانید تصمیمات استراتژیک در زمینه آموزش LLM بگیرید.

۳.۲. Decoding Strategies: کنترل خروجی LLM و تولید متن بهینه

درک نحوه تولید خروجی (Generation) و پارامترهای موثر بر آن برای کنترل دقیق بر خروجی مدل. آموزش استراتژی‌های نمونه‌گیری (Sampling) مانند Temperature، Top-K و Top-P. یادگیری چگونگی تنظیم این پارامترها برای متعادل‌سازی خلاقیت و دقت در خروجی LLM در محیط‌های عملیاتی.

۳.۳. ساختار داخلی LLM: آشنایی با Pre-training و Fine-Tuning

مروری بر فرآیند Pre-training و داده‌های کلان. درک فازهای مختلف Fine-Tuning برای آمادگی برای سفارشی‌سازی حرفه‌ای. این بخش پلی برای ورود عمیق به فصل ۴ (Fine-Tuning پیشرفته) ایجاد می‌کند و شما را با تمام ابعاد آموزش LLM آشنا می‌سازد.

۳.۴. مدیریت چالش‌های LLM: کاهش توهم (Hallucination) و سوگیری مدل

پرداختن به محدودیت‌های ذاتی LLM‌ها و مسئولیت‌پذیری مهندسی. آموزش روش‌های عملی برای شناسایی، کاهش و مدیریت توهم (Hallucination) و سوگیری‌های (Bias) موجود در خروجی مدل. طراحی مکانیزم‌های اعتبارسنجی (Validation) خروجی برای افزایش قابلیت اطمینان مدل در محیط تولید.

فصل ۴: Fine-Tuning و RAG: استراتژی‌های پیشرفته در آموزش مدل‌های LLM

این فصل، محل تمایز متخصصان است. در اینجا، شما یاد می‌گیرید که چگونه با داده‌های اختصاصی سازمان خود، مدل‌های عمومی را به ابزارهای هوش تجاری منحصر به فرد تبدیل کنید و بر چالش‌های عملیاتی استقرار مقیاس‌پذیر غلبه نمایید.

۴.۱. Fine-Tuning پیشرفته: تکنیک‌های PEFT (LoRA و  QLoRA) و کاهش هزینه‌ها

آموزش و پیاده‌سازی متدولوژی‌های کلیدی PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning) مانند LoRA و QLoRA. درک چگونگی کاهش چشمگیر هزینه‌های محاسباتی، زمان آموزش و فضای ذخیره‌سازی با تمرکز بر به‌روزرسانی زیرمجموعه‌ای کوچک از پارامترهای مدل. این روش امکان اجرای Fine-Tuning بر روی سخت‌افزارهای استاندارد را ممکن می‌سازد و بخش مهمی از آموزش LLM پیشرفته است.

۴.۲. RAG: ستون فقرات LLM‌های دانش‌محور

مقدمه‌ای بر معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation) و توجیه استفاده از آن برای اتصال LLM به دانش لحظه‌ای و اختصاصی سازمان. درک تفاوت‌های RAG با Fine-Tuning و مزایای آن در کاهش توهم (Hallucination) و حفظ حریم خصوصی داده‌ها. این بخش کلید ساخت چت‌بات‌های سازمانی با مدل‌های زبانی بزرگ است.

۴.۳. ارزیابی مدل‌های سفارشی: معیارهای فنی و کسب و کاری

آموزش نحوه سنجش دقیق عملکرد LLM‌های سفارشی‌شده. فراتر از معیارهای سنتی NLP، تمرکز بر معیارهای اختصاصی LLM و RAG. پیاده‌سازی متدولوژی‌های ارزیابی خودکار (Automated Evaluation) برای نظارت بر کیفیت خروجی مدل در طول زمان و حفظ کارایی در محیط تولید.

فصل ۵: جمع‌بندی و پروژه‌های پایانی دوره جامع LLM و NLP

این فصل، نقطه‌ی اتصال دانش با عمل است. با تکمیل پروژه‌های نهایی، شما مهارت‌های خود را برای ورود قدرتمند به بازار کار پروژه‌های هوش مصنوعی، تکمیل خواهید کرد.

خروجی نهایی دوره: پس از آموزش LLM و NLP چه خواهید آموخت؟

هدف این دوره جامع LLM و NLP صرفا آموزش تئوری نیست، بلکه توانمندسازی شما برای تبدیل شدن به یک معمار سیستم‌های هوش مصنوعی است. پس از تکمیل این مسیر جامع، شما به‌طور عملی قادر خواهید بود:

• مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ: توانایی تحلیل، انتخاب و بهینه‌سازی معماری‌های مختلف LLM (مانند Encoder-Only و Decoder-Only) برای کاربردهای سازمانی.

• پیاده‌سازی RAG و دانش‌محور کردن LLM: طراحی و استقرار سیستم‌های Retrieval-Augmented Generation برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های لحظه‌ای و خصوصی سازمان و کاهش توهم (Hallucination).

• سفارشی‌سازی LLM با PEFT: اجرای تکنیک‌های پیشرفته Fine-Tuning (مانند LoRA و QLoRA) بر روی سخت‌افزارهای استاندارد با حداقل هزینه و منابع محاسباتی.

• تسلط بر اکوسیستم Hugging Face: استفاده حرفه‌ای از ابزارهای استاندارد صنعتی برای مدیریت و توسعه مدل‌ها.

• تحلیل و استخراج اطلاعات از متن: پیاده‌سازی وظایف کلاسیک پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند تحلیل احساسات و NER برای استخراج ارزش تجاری از داده‌های متنی.

• کنترل و ارزیابی خروجی مدل: اعمال استراتژی‌های Decoding و استفاده از معیارهای فنی و کسب‌وکاری برای ارزیابی دقیق عملکرد LLM‌های سفارشی‌شده.

با این مهارت‌ها، شما آماده خواهید بود تا به عنوان یک متخصص LLM و NLP وارد بازار کار شوید و انواع پروژه های تخصصی این حوزه رو انجام دهید.