پروژه هوش مصنوعی مولد دستی: ژنراتور MCQ و سیستم QA

Hands-On Generative AI Project: MCQ Generator and QA System new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: ایجاد سناریوهای تولید ارزیابی و پاسخگویی هوشمند با استفاده از پرسش‌های چند گزینه‌ای مولد هوش مصنوعی (MCQ): نحوه ایجاد سناریوهای واقعی بر اساس اسناد یا مجموعه داده‌های داده شده. پاسخ به سوال: سیستم هایی را می سازند که می توانند بر اساس اطلاعات بازیابی شده به سوالات به دقت پاسخ دهند. ادغام با مدل‌های هوش مصنوعی: ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های بازیابی اطلاعات برای افزایش قابلیت‌های QA. اجرای پروژه توسعه پایان به پایان پروژه: مراحل توسعه، آزمایش و استقرار یک ژنراتور کامل MCQ و سیستم QA. پیش نیازها: Python

با دوره پروژه عملی من، "MCQ Generator and QA System: Creating Intelligent Assessment and Responsssessages and Responsibility Intelligent Assessment and Responsibility Intelligent Assesssions and Responsibility Intelligent Assessment and Responsibility Intelligent Assessment and Respon Systems with Generative AI" به دنیای هیجان انگیز هوش مصنوعی مولد شیرجه بزنید. این دوره شما را از طریق استفاده از مدل‌های زبان قدرتمند OpenAI و LangChain برای توسعه برنامه‌های کاربردی پیچیده برای آموزش و بازیابی اطلاعات، همه در سیستم محلی شما راهنمایی می‌کند.

آنچه یاد خواهید گرفت:

مدل‌های زبان OpenAI: مدل‌های زبان پیشرفته OpenAI را برای تولید متن و پاسخ به سؤالات درک کنید و از آنها استفاده کنید.
یکپارچه‌سازی LangChain: یاد بگیرید چگونه از قدرت LangChain برای اتصال مدل‌های زبان با منابع داده و جریان‌های کاری مختلف استفاده کنید.
تولید MCQ مبتنی بر سناریو: سناریوهای واقع بینانه ایجاد کنید و سؤالات چند گزینه ای با سطوح دشواری متفاوت را فرموله کنید.
ساختن یک سیستم QA: یک سیستم QA قوی ایجاد کنید که اطلاعات را برای ارائه پاسخ‌های دقیق بازیابی و پردازش می‌کند.
پیاده سازی عملی: از Python برای ساخت و استقرار پروژه های خود به صورت محلی استفاده کنید.
توسعه رابط کاربری Streamlit: با Streamlit رابط های کاربری تعاملی ایجاد کنید تا برنامه های هوش مصنوعی خود را به نمایش بگذارید.

نکات مهم دوره:

آزمایشگاه‌های عملی: برای تقویت درک و مهارت‌های خود در تمرین‌های عملی شرکت کنید.
پروژه پایان به پایان: روی یک پروژه جامع کار کنید، از مفهوم سازی تا استقرار.

در پایان این دوره، دانش و مهارت‌هایی برای ایجاد مولدهای هوشمند MCQ و سیستم‌های QA با استفاده از آخرین پیشرفت‌ها در Generative AI، OpenAI، و LangChain خواهید داشت و شما را برای شغلی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آماده می‌کند.

سرفصل ها و درس ها