دوره آموزشی مبانی مدل‌های هوش مصنوعی

در این دوره، Vinoo Ganesh، متخصص فناوری، شما را با مبانی مهم‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی امروزی مانند ChatGPT، Claude و Gemini آشنا می‌کند و نشان می‌دهد چگونه می‌توان از این ابزارها در سناریوهای واقعی کاری و حرفه‌ای استفاده کرد.

ابتدا یاد می‌گیرید که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) چگونه کار می‌کنند، چگونه متن تولید می‌کنند و چه عواملی مانند توکن‌ها (Tokens)، داده‌های آموزشی (Training Data) و احتمالات آماری بر خروجی آن‌ها تأثیر می‌گذارند.

سپس با مفهوم مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه با طراحی درخواست‌های بهتر، پاسخ‌های دقیق‌تر، کاربردی‌تر و مرتبط‌تری از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت کنید.

این دوره همچنین به یکی از چالش‌های مهم هوش مصنوعی یعنی توهمات هوش مصنوعی (AI Hallucinations) می‌پردازد. یاد می‌گیرید چرا مدل‌ها گاهی اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می‌کنند و چه زمانی باید از AI به‌عنوان یک شریک فکری استفاده کنید، نه به‌عنوان منبع قطعی حقیقت.

همچنین بررسی می‌کنید که چگونه شخصی‌سازی (Personalization)، حافظه (Memory) و زمینه پلتفرم (Platform Context) می‌توانند رفتار و نتایج مدل‌های هوش مصنوعی را تغییر دهند.

در بخش‌های عملی دوره، تکنیک‌هایی برای ارزیابی، بررسی و اصلاح محتوای تولیدشده توسط AI یاد می‌گیرید تا بتوانید قبل از استفاده از خروجی‌ها، صحت، منابع و قابلیت اعتماد آن‌ها را بررسی کنید.

این دوره برای مدیران، بازاریابان، تحلیلگران، متخصصان کسب‌وکار، توسعه‌دهندگان و هر فردی که می‌خواهد از هوش مصنوعی به‌صورت مسئولانه و حرفه‌ای استفاده کند، مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
درک نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
شناخت نقش Tokenها در تولید پاسخ‌های هوش مصنوعی
آشنایی با تأثیر داده‌های آموزشی بر رفتار مدل‌ها
درک نحوه استفاده LLMها از احتمال برای تولید خروجی
شناخت تفاوت‌های مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini
مقایسه قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌های مختلف AI
درک تأثیر شخصی‌سازی بر خروجی‌های هوش مصنوعی
شناخت نقش Memory و Context در رفتار مدل‌ها
استفاده از تکنیک‌های مؤثر Prompt Engineering
طراحی پرامپت‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تر
بهبود کیفیت پاسخ‌های تولیدشده توسط AI
شناخت دلایل ایجاد AI Hallucination
تشخیص زمان مناسب استفاده از AI به‌عنوان شریک فکری
درک محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی
ارزیابی صحت و اعتبار خروجی‌های AI
بررسی منابع و شواهد قبل از استفاده از نتایج AI
اصلاح و بهبود محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی
تقویت تفکر انتقادی هنگام کار با AI
استفاده مسئولانه و اخلاقی از ابزارهای هوش مصنوعی
ادغام هوش مصنوعی در فعالیت‌های حرفه‌ای روزمره
افزایش بهره‌وری با استفاده از مدل‌های مولد AI