آموزش بهره‌گیری از Llama2 برای ایجاد راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Leveraging Llama2 for Advanced AI Solutions

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

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

توضیحات دوره: هدف این دوره، تجهیز یادگیرندگان به مهارت‌ها و دانش لازم برای طراحی، توسعه و بهینه‌سازی راهکارهای پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از Llama2 است. مباحث پوشش داده شده شامل درک جامع از معماری‌های LLM، تکنیک‌های Fine-tuning (تنظیم دقیق)، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و استفاده از ابزارهایی مانند Ollama، LangChain، Streamlit و Hugging Face خواهد بود. این دوره برای علاقه‌مندان بسیار جذاب است زیرا به پیشرفته‌ترین دستاوردهای هوش مصنوعی می‌پردازد و تجربه عملی با ابزارها و متدهای مدرن را فراهم می‌کند. یکی از نقاط قوت این دوره، پیاده‌سازی دو روش مختلف برای تحلیل مقاله اصلی Llama2 منتشر شده توسط Meta است که امکان پرسش و پاسخ با هوش مصنوعی درباره محتوای مقاله را فراهم می‌کند. این پروژه عملی نه‌تنها تجربه کاربردی ایجاد می‌کند، بلکه مزایای استفاده از Llama2 را برای درک عمیق و استخراج دانش از اسناد پیچیده نشان می‌دهد. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مدیران مهندسی طراحی شده است. شرکت‌کنندگان بینشی عمیق در به‌کارگیری Llama2 برای راهکارهای پیشرفته AI کسب خواهند کرد؛ مهندسان نرم‌افزار درک خود از معماری LLM را عمیق‌تر می‌کنند، مهندسان یادگیری ماشین مهارت‌های بهینه‌سازی مدل را ارتقا می‌دهند، دانشمندان داده کاربردهای نوآورانه را کاوش می‌کنند و مدیران مهندسی یاد می‌گیرند چگونه پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به‌طور موثر مدیریت کنند. پیش‌نیازهای این دوره شامل دانش مقدماتی زبان پایتون و داشتن حساب کاربری در GitHub و Hugging Face است. حداقل سخت‌افزار مورد نیاز ۸ گیگابایت رم و ۳.۸ گیگابایت فضای خالی حافظه است و این دوره با سیستم‌عامل‌های macOS و Windows سازگاری کامل دارد. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را ارزیابی کرده و فرآیند توسعه راهکارها را به‌طور کامل درک کنند. آن‌ها می‌توانند موارد استفاده (Use Cases) را برای شناسایی معماری‌های بهینه و تکنیک‌های بهینه‌سازی تحلیل کنند، روش‌های مختلف بهینه‌سازی را اعمال و مقایسه نمایند و در نهایت، راهکارهای پیشرفته LLM را با استفاده از Llama2 طراحی کنند تا بتوانند اپلیکیشن‌های پیچیده هوش مصنوعی خلق نمایند.

سرفصل ها و درس ها

بهره‌گیری از Llama2 برای ایجاد راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی Leveraging Llama2 for Advanced AI Solutions

معرفی دوره و آشنایی با مدرس Introduction to the Course & Meet Your Instructor
رمزگشایی از راهکارهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) Demystifying LLM Solutions
زمان ابزارها: دانلود و نصب پیش‌نیازهای ضروری Tool Time: Download & Install Essentials
Llama2 در عمل: ساخت اولین مدل شما LLama2 in Action: Create YOUR First Model
راهکارهای RAG: مفاهیم پایه و فراتر از آن RAG Solutions: The Basics and Beyond
جان بخشیدن به RAG: پیاده‌سازی راهکار New Bringing RAG to Life: Implementing the Solution
طراحی رابط کاربری: کاربرپسند کردن RAG Crafting the UI: Making RAG User-Friendly
اصول Fine-tuning: توضیح مفاهیم کلیدی Fine-Tuning Fundamentals: Key Concepts Explained
گام به گام: آماده‌سازی و آموزش مدل شما Step-by-Step: Preparing and Training Your Model
اتمام کار: فعال‌سازی مدل Fine-tuned شده Final Touches: Bringing Your Fine-Tuned Model to Life
انتخاب مسیر درست: مقایسه Fine-tuning در مقابل RAG برای پروژه‌های AI Choosing the Right Path: Fine-Tuning vs. RAG for Your AI Projects
تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey