معرفی کلی دوره

در عصر کنونی، توسعه سریع فناوری هوش مصنوعی نیازمند یادگیری ابزارها و چارچوب‌های نوین است. دوره DeepSeek R1 و ChatGPT با تمرکز بر ادغام بیش از ۲۰ ابزار پیشرفته، شما را قادر می‌سازد تا توانمندی‌های هوش مصنوعی را تا حد قابل‌توجهی ارتقا دهید. این دوره ترکیبی از تئوری، پیاده‌سازی و پروژه‌های عملی است و برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و مدیران پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

آنچه فراگیران می‌آموزند

• کار با مدل‌های زبانی پیشرفته ChatGPT و توسعه اپلیکیشن‌های مکالمه‌محور.
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجوی عمیق در DeepSeek R1.
• ادغام APIهای تحلیل تصاویر، پردازش گفتار و ترجمه خودکار با ChatGPT.
• طراحی ساختارهای داده‌ای برای مدیریت حجم بالا از ورودی و خروجی.
• چگونگی پیاده‌سازی هوش مصنوعی ترکیبی با استفاده از بیش از ۲۰ ابزار متن‌باز و تجاری.
• بهبود دقت و سرعت پاسخ‌گویی در سیستم‌های مکالمه‌ای بوسیله تنظیمات پیشرفته و روش‌های fine-tuning.
• ایجاد داشبوردهای مانیتورینگ و اعتبارسنجی مدل‌ها با ابزارهای مطرح حوزه MLOps.

مزایا و دستاوردهای دوره

• تقویت مهارت عملی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی واقعی.
• سازگاری با نیازهای صنعتی و پروژه‌های تحقیقاتی عمومی.
• افزایش کارایی و دقت در سیستم‌های پاسخ‌ساز و تحلیل‌گر با روش‌های پیشرفته.
• دسترسی به منابع و مستندات کامل ابزارهای به‌روز این حوزه.
• شبکه‌سازی با سایر متخصصان و دریافت بازخورد در پروژه‌های عملی.

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی پایه با زبان‌های برنامه‌نویسی Python یا JavaScript.
• درک مفاهیم ابتدایی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.
• آشنایی مقدماتی با کار با API و مفاهیم REST.
• توانایی کار با ترمینال و نصب کتابخانه‌های مبتنی بر pip یا npm.
• داشتن علاقه و انگیزه برای کشف ابزارهای نوین و شرکت فعال در بحث‌های عملی.

ساختار و سرفصل‌های دوره

دوره به پنج بخش اصلی تقسیم شده است:

• بخش اول: مبانی DeepSeek R1 و معماری جستجوی عمیق
• بخش دوم: راه‌اندازی و بهینه‌سازی ChatGPT برای کارهای مختلف (مکالمه، ترجمه، خلاصه‌سازی)
• بخش سوم: ادغام ابزارها: پردازش تصویر (OpenCV)، تحلیل احساسات (NLTK)، و تشخیص گفتار (SpeechRecognition)
• بخش چهارم: MLOps و استقرار مدل‌ها با Docker, Kubernetes و Airflow
• بخش پنجم: پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند ترکیبی با رابط وب و موبایل

مثال‌های عملی و پروژه‌ها

برای تثبیت مفاهیم، در هر بخش یک پروژه عملی تعریف شده است:

• شناسایی و ثبت داده‌های تصویری با استفاده از DeepSeek R1 و طبقه‌بندی با ChatGPT.
• ساخت ربات چت هوشمند برای پاسخ‌گویی به سوالات کاربران در حوزه‌های تخصصی مانند پزشکی، گردشگری و آموزش.
• ترجمه هم‌زمان متون کوتاه و تولید زیرنویس خودکار برای ویدئوهای آموزشی.
• راه‌اندازی خط لوله MLOps برای آموزش مداوم مدل‌ها و مانیتورینگ کیفیت خروجی.
• ایجاد داشبورد تعاملی با ابزارهای BI جهت بررسی معیارهای عملکرد سیستم.

نکات کلیدی و راهنمایی‌ها

• همیشه نسخه‌های ابزارها را به‌روز نگه دارید و تغییرات API را رصد کنید.
• برای افزایش دقت، از داده‌های تمیز و استانداردسازی‌شده استفاده کنید.
• در پروژه‌های بزرگ از تکنیک‌های fine-tuning پیشرفته بهره ببرید.
• امنیت مدل و داده‌ها را با رمزنگاری و مدیریت دسترسی تضمین کنید.
• با جامعه متن‌باز مشارکت کنید تا از تجربیات دیگران نیز بهره‌مند شوید.