مبانی و هسته اصلی هوش مصنوعی مدرن

Foundations & Core AI: From LLMs to Production Systems

این دوره فقط برای فهم تئوری نیست؛ ما از همان ابتدا با سناریوهای واقعی بازار مثل ساخت چت‌بات برای پشتیبانی مشتریان، سیستم پاسخ‌گویی به مستندات شرکت، و ابزارهای هوشمند برای تحلیل متن پیش می‌رویم. هدف این است که بعد از این دوره، بتوانید تصمیم بگیرید چه مدلی انتخاب کنید، چه زمانی از RAG استفاده کنید، و چه زمانی بهتر است مدل را آموزش دهید یا فقط با Prompt هدایت کنید.

LLM Core Transformer + Attention Tokenization Input Processing Generation Output Processing Embeddings Vector Database Fine-tuning

🎯 برای چه کسانی مناسب است؟

برای برنامه‌نویس‌ها، مهندس‌های داده، کارآفرینان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که می‌خواهند از دانش تئوری به مهارت عملی در پروژه‌های واقعی برسند.

🧠 خروجیِ این دوره

در پایان، نه‌فقط مفاهیم را می‌فهمید، بلکه می‌توانید درباره معماری، انتخاب مدل، بهینه‌سازی هزینه و ساخت سیستم‌های کاربردی تصمیم درست بگیرید.

⚙️ رویکرد آموزشی

هر مفهوم با مثال، سناریو کاری، و چالش واقعی توضیح داده می‌شود تا یادگیری شما سریع‌تر، عمیق‌تر و قابل استفاده در بازار باشد.

مسیر یادگیری

شروع سفر شما به دنیای هوش مصنوعی مدرن

۱. مبانی LLM

LLM Fundamentals

درک عمیق LLM، معماری Transformer، Attention Mechanism، Tokenization و Embeddings

LLM Transformer Attention

۲. روش‌های آموزش

Training Methods

Fine-tuning، Prompting، LoRA، Quantization، Model Distillation و تکنیک‌های بهینه‌سازی

Fine-tuning LoRA Quantization

۳. سیستم‌های RAG

RAG Systems

Vector Database، Retrieval-Augmented Generation، Embeddings و سیستم‌های بازیابی

RAG Vector DB Retrieval

۴. معماری سیستم‌ها

System Architecture

طراحی معماری تولیدی، مقیاس‌پذیری، و بهترین روش‌های پیاده‌سازی

Architecture Production Scaling

۵. پیاده‌سازی عملی

Implementation

کد، فریم‌ورک‌ها، API Design، و مثال‌های عملی با Python

Code API Python

۶. مباحث پیشرفته

Advanced Topics

بهینه‌سازی، امنیت، اشتباهات رایج، و آینده هوش مصنوعی

Security Optimization Future