آموزش مهندسی هوش مصنوعی مولد: تسلط بر مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده - آخرین آپدیت

دانلود Generative AI Engineering: Master Mock Interviews new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: با سناریوهای واقعی در زمینه‌های RAG، LangChain، Fine-Tuning و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، در مصاحبه‌های مهندسی هوش مصنوعی پیروز شوید. استراتژی‌های معماری برای تولید تقویت شده با بازیابی (RAG)، از جمله فیلترینگ Vector DB و مدل‌های Re-ranking را ارزیابی کنید. توانایی خود را در ساخت عوامل (Agents) خودکار LLM با استفاده از Prompting ReAct، فراخوانی توابع (Function Calling) و زنجیره افکار (CoT) به چالش بکشید. مهارت خود را در تراز کردن مدل (Model Alignment)، حل مشکل فراموشی فاجعه‌بار و اجرای Fine-tuning با متدهای PEFT/QLoRA بسنجید. تخصص MLOps خود را با بهینه‌سازی استقرار LLM از طریق کوانتیزاسیون GGUF، vLLM و PagedAttention تایید کنید. پیش نیازها: پایه قوی در زبان پایتون و مهندسی نرم‌افزارهای Backend. آشنایی با مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و APIهای OpenAI. اشتیاق برای قبولی در مصاحبه‌های فنی سخت‌گیرانه برای نقش‌های تخصصی «مهندس هوش مصنوعی».

عنوان «مهندس هوش مصنوعی» به پرتقاضاترین نقش در صنعت فناوری تبدیل شده است، اما ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد در سطح سازمانی بسیار دشوار است. ساخت یک نمونه اولیه چت‌بات در Jupyter notebook آسان است؛ اما استقرار آن برای میلیون‌ها کاربر بدون گلوگاه‌های حافظه، تزریق پرامپت (Prompt Injection) یا توهمات گسترده، نیازمند درک عمیقی از معماری است. دوره «مهندسی هوش مصنوعی مولد: تسلط بر مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده» طراحی شده است تا بررسی کند آیا شما توانایی ساخت هوش مصنوعی در محیط عملیاتی (Production) را دارید یا خیر.

این بانک تست جامع، شما را مستقیماً به قلب توسعه مدرن هوش مصنوعی می‌برد. در چهار مجموعه آزمون تصادفی و مجزا، با ۲۰۰ چالش مهندسی مبتنی بر سناریو روبرو خواهید شد. ابتدا با بازیابی اطلاعات (RAG) مواجه شده و مسائلی مانند پدیده «گم شدن در میانه» (Lost in the Middle) را حل کرده و جستجوهای بردار متراکم را بهینه می‌کنید. سپس مهارت‌های مهندسی پرامپت خود را با سازماندهی عوامل خودکار LangChain و جلوگیری از جیل‌بریک‌های متخاصم آزمایش می‌کنید.

آزمون‌ها با حرکت به سمت لایه مدل، به تدریج سخت‌تر می‌شوند. توانایی شما در Fine-tune کردن مدل‌های متن‌باز ۷۰ میلیارد پارامتری با استفاده از QLoRA روی سخت‌افزارهای معمولی و به‌کارگیری RLHF برای ترازسازی ایمنی سنجیده خواهد شد. در نهایت، با سخت‌ترین چالش‌های MLOps روبرو می‌شوید؛ پاسخ به سوالات پیچیده درباره بهینه‌سازی KV Cache با PagedAttention، استریم کردن پاسخ‌های توکن از طریق Server-Sent Events (SSE) و استقرار مدل‌های کوانتیزه شده روی دستگاه‌های Edge. در پایان این آزمون‌ها، شما کاملاً آماده خواهید بود تا آینده هوش مصنوعی را معماری کنید.

اطلاعات کلی:

زبان دوره: انگلیسی (هند)
سطح آموزشی: متوسط تا پیشرفته
دسته بندی: آی‌تی و نرم‌افزار
زیردسته: هوش مصنوعی

تمرین ها و آزمونها

تست‌های تمرینی Practice Tests

مهندسی هوش مصنوعی مولد: مجموعه مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده ۱ Generative AI Engineering: Master Mock Interviews Set-1
مهندسی هوش مصنوعی مولد: مجموعه مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده ۲ Generative AI Engineering: Master Mock Interviews Set-2
مهندسی هوش مصنوعی مولد: مجموعه مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده ۳ Generative AI Engineering: Master Mock Interviews Set-3
مهندسی هوش مصنوعی مولد: مجموعه مصاحبه‌های شبیه‌سازی شده ۴ Generative AI Engineering: Master Mock Interviews Set-4