هوش مصنوعی مولد زیرمجموعه ای از یادگیری عمیق است. از شبکههای عصبی هوش مصنوعی استفاده میکند و میتواند دادههای برچسبدار و بدون برچسب را با استفاده از روشهای نظارتشده، بدون نظارت و نیمهنظارتشده پردازش کند.
به کلاسی از مدلها و الگوریتمهای هوش مصنوعی اشاره دارد که برای ایجاد محتوای جدید طراحی شدهاند. این مدلها میتوانند متن، تصاویر، موسیقی و سایر اشکال دادهای تولید کنند که از محتوای ایجاد شده توسط انسان تقلید میکنند.
برنامههای هوش مصنوعی مولد بر روی مدلهای زبان بزرگ (LLM) و مدلهای پایه ساخته شدهاند. LLM ها مدل های یادگیری عمیق هستند.
LLM ها زیر مجموعه ای از یادگیری عمیق هستند. LLMها مدلهای هوش مصنوعی هستند که رباتهای چت مانند ChatGPT، Copilot، Google Gemini و غیره را تقویت میکنند. LLMها به مدلهای زبانی بزرگ و همه منظوره اشاره دارند که میتوانند از قبل آموزش داده شوند و سپس برای اهداف خاص تنظیم شوند.
آنچه خواهید آموخت
این دوره برای چه کسانی است:
**دروس دوره**
بخش A: مقدمه هوش مصنوعی
1. هوش مصنوعی در مقابل علم داده در مقابل یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق
2. انواع یادگیری عمیق
بخش B: هوش مصنوعی مولد و تکنیک های آن
3. هوش مصنوعی مولد چیست
4. تکنیکهای پیادهسازی هوش مصنوعی مولد
بخش C: مدل های ترانسفورماتور چیست
5. هوش مصنوعی مولد - ترانسفورماتور
بخش D: مدلهای زبان بزرگ
6. مدلهای زبان بزرگ (LLM) و موارد استفاده از آن
بخش E: اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی مولد
7. هوش مصنوعی مولد - چالش های برنامه ها
8. هوش مصنوعی مولد - چت ربات (انواع مدل)
9. هوش مصنوعی مولد - نمونههای ویژگیها
بخش F: درخواستها و رباتهای چت هوش مصنوعی
10. Prompts چیست
11. چت ربات های محبوب هوش مصنوعی
بخش G: ChatGPT4o - درخواستهای نوشتن
12. ChatGPT4o بررسی اجمالی و موارد استفاده (اعلام)
مربی شرکتی
من آمیت دیوان هستم. من به دانشآموزان، مهندسان و متخصصان فنآوریهای متنوعی از جمله Python، Java، SQL، MongoDB و غیره آموزش دادهام.
نمایش نظرات