دوره آموزشی مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs): اصول و کاربردهای عملی
1 ساعت 14 دقیقهمبتدی2025-02-28
مدرسین

Gwendolyn Stripling
جزئیات دوره
آیا میخواهی با دو حوزه داغ و پرطرفدار در دنیای فناوری امروز یعنی پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبان بزرگ (LLMs) آشنا بشی؟ این دوره برای کسانی که تخصص فنی یا برنامهنویسی ندارن طراحی شده و بهت کمک میکنه تا به راحتی با مفاهیم و کاربردهای این تکنولوژیها آشنا بشی. گوئندولین استریپلینگ، مدرس این دوره، به طور جامع به توضیح میده چطور کامپیوترها میتونند زبان انسانها رو پردازش و درک کنند.
تو این دوره یاد میگیری که پردازش زبان طبیعی و مدلهای زبان بزرگ چطور در صنعتهای مختلف کاربرد دارن، از چتباتها و دستیارهای مجازی گرفته تا تحلیل احساسات و تولید محتوا. همچنین تاثیرات این تکنولوژیهای قدرتمند رو روی زندگی روزمرهمون بررسی میکنیم و درک بهتری از مزایا، هزینهها و چالشهای این فناوریها پیدا خواهی کرد.
🎯 اهداف یادگیری:
تعریف و توضیح پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبان بزرگ (LLMs) و آشنایی با اصول اصلی کارهایی مثل ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات.
شناسایی و بررسی کاربردهای NLP و LLMs در صنایع مختلف، مثل چتباتهای خدمات مشتری، پیشنهادات شخصیسازیشده در فروشگاههای آنلاین، تولید خودکار محتوا، و تحلیل شبکههای اجتماعی.
درک مزایا و چالشهای NLP و LLMs، مثل تاثیرات این فناوریها بر ارتباطات، اتوماسیون و پتانسیل تعصبات.
تو این دوره یاد میگیری که پردازش زبان طبیعی و مدلهای زبان بزرگ چطور در صنعتهای مختلف کاربرد دارن، از چتباتها و دستیارهای مجازی گرفته تا تحلیل احساسات و تولید محتوا. همچنین تاثیرات این تکنولوژیهای قدرتمند رو روی زندگی روزمرهمون بررسی میکنیم و درک بهتری از مزایا، هزینهها و چالشهای این فناوریها پیدا خواهی کرد.
🎯 اهداف یادگیری:
تعریف و توضیح پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبان بزرگ (LLMs) و آشنایی با اصول اصلی کارهایی مثل ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات.
شناسایی و بررسی کاربردهای NLP و LLMs در صنایع مختلف، مثل چتباتهای خدمات مشتری، پیشنهادات شخصیسازیشده در فروشگاههای آنلاین، تولید خودکار محتوا، و تحلیل شبکههای اجتماعی.
درک مزایا و چالشهای NLP و LLMs، مثل تاثیرات این فناوریها بر ارتباطات، اتوماسیون و پتانسیل تعصبات.
مهارت ها
Natural Language Processing (NLP)Generative AIArtificial Intelligence (AI)One-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - اصول و کاربردهای عملی NLP و LLM
- 02 - آنچه باید بدانید
1. مقدمه ای بر NLP و LLMs
- 03 - پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
- 04 - چرا دادههای متنی را پردازش میکنیم
- 05 - درک مدلهای زبان بزرگ (LLM)
- 06 - عناصر کلیدی LLM
2. موارد استفاده NLP و LLMs
- 07 - شناسایی فرصتها برای NLP و LLM
- 08 - کمی کردن ROI بالقوه پروژههای NLP و LLM
- 09 - ایجاد یک مورد تجاری برای ابتکارات NLP و LLM
3. ملاحظات اخلاقی و هوش مصنوعی مسئول
- 10 - تعصب و انصاف در NLP و LLM
- 11 - حریم خصوصی و امنیت داده ها
- 12 - شیوههای هوش مصنوعی مسئول
4. پروژههای NLP و LLM پیشرو
- 13 - نقشهای کلیدی در تیم NLP LLM
- 14 - مهارتها و شایستگیهای ضروری تیم
- 15 - مدیریت و اجرای پروژه
- 16 - معیارهای استقرار و ارزیابی مدل
5. روندهای آینده
- 17 - چشم انداز در حال تحول NLP و LLMs
- 18 - برای آینده آماده شوید - یک استراتژی NLP LLM بسازید
نتیجه گیری
- 19 - مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی RAG، اپهای هوش مصنوعی و عوامل هوش مصنوعی برای امنیت سایبری و شبکهها
- دوره آموزشی ساخت چتباتهای سفارشی با n8n
- دوره آموزشی هوش مصنوعی عملی: ساخت اولین چتبات مکالمهای خودت
- دوره آموزشی ساخت برنامههای ارزیابی LLM با LangChain
- دوره آموزشی یادگیری اصولی GraphRAG
- دوره آموزشی راهنمای کامل ارزیابی مدلهای زبان بزرگ (LLMها)
- دوره آموزشی هوش مصنوعی عملی: ساخت چتبات هوش مصنوعی با GPT-4o و Next.js
- دوره آموزشی هوش مصنوعی عملی: ساخت GPT اختصاصی خودتان