پس از اتمام موفقیت‌آمیز این دوره، شما قادر خواهید بود مهارت‌های کلیدی و کاربردی زیر را در حوزه هوش مصنوعی مولد و پایتون کسب کنید:

• درک عمیقی از مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی مولد، معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تفاوت‌های آن با سایر شاخه‌های AI داشته باشید.
• به طور کامل با OpenAI API آشنا شده و از آن برای تعامل موثر با مدل‌های مختلف از جمله GPT-3.5 و GPT-4 استفاده کنید.
• توانایی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته را کسب کنید تا بهترین و دقیق‌ترین پاسخ‌ها را از مدل‌های AI استخراج کنید.
• با قابلیت‌ها و تفاوت‌های ChatGPT و GPT-4 به طور عملی کار کرده و سناریوهای مختلفی از جمله تولید متن، کد و داده را پیاده‌سازی کنید.
• برنامه‌های کاربردی واقعی مانند چت‌بات‌های هوشمند، ابزارهای تولید محتوای خودکار، خلاصه‌سازها و سیستم‌های پرسش و پاسخ را با پایتون بسازید.
• ملاحظات اخلاقی، امنیتی و حریم خصوصی مربوط به هوش مصنوعی مولد را درک کرده و آن‌ها را در توسعه و استقرار پروژه‌های خود لحاظ کنید.
• با استفاده از ابزارهای کمکی (Functions/Tools) و Embeddings، مدل‌های AI را به منابع خارجی متصل کرده و قابلیت‌های آن‌ها را گسترش دهید.
• برای ورود به بازار کار رو به رشد هوش مصنوعی مولد، مهارت‌های عملی و مورد نیاز صنعت را کسب کرده و رزومه خود را تقویت کنید.

شرکت در این دوره جامع، فرصت‌های بی‌نظیری را برای شما فراهم می‌آورد و شما را در مسیر پیشرفت شغلی و شخصی یاری می‌کند:

• پیشرفت شغلی: با کسب یکی از داغ‌ترین و پرتقاضاترین مهارت‌های تکنولوژی روز، جایگاه خود را در بازار کار تقویت کرده و به متخصص هوش مصنوعی مولد تبدیل شوید.
• نوآوری و خلاقیت: توانایی ساخت ابزارهای هوشمند، خودکارسازی کارهای تکراری و خلق محتوای نوآورانه را به دست آورید.
• درک عمیق فناوری: به یکی از پیشگامان در زمینه هوش مصنوعی مولد تبدیل شوید و از آخرین دستاوردها و ترندهای این حوزه مطلع باشید.
• کاربردهای عملی: مهارت‌های کسب شده را مستقیماً در پروژه‌های شخصی یا حرفه‌ای خود به کار گیرید و ایده‌های خود را به محصول تبدیل کنید.
• افزایش بهره‌وری: با خودکارسازی فرآیندها و تولید محتوای سریع و باکیفیت، زمان و انرژی خود را بهینه کنید و بهره‌وری فردی و تیمی خود را افزایش دهید.
• حل مسائل پیچیده: از قدرت هوش مصنوعی برای یافتن راه‌حل‌های خلاقانه و بهینه برای چالش‌های مختلف در حوزه‌های متنوع استفاده کنید.

برای حداکثر بهره‌وری و استفاده بهینه از محتوای این دوره، آشنایی با موارد زیر توصیه می‌شود:

• برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع، کار با لیست‌ها، دیکشنری‌ها و آشنایی با کلاس‌ها و شی‌گرایی.
• مفاهیم اولیه AI/ML: آشنایی حداقلی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری، اما برای درک عمیق‌تر مفید خواهد بود).
• کار با خط فرمان (Command Line): آشنایی با اجرای دستورات پایه در ترمینال یا Command Prompt.
• زبان انگلیسی: برای درک بهتر مستندات رسمی OpenAI و منابع تکمیلی، آشنایی با زبان انگلیسی توصیه می‌شود.

این دوره به بخش‌های منظم و کاملی تقسیم شده است تا یادگیری شما مرحله به مرحله، اثربخش و کاربردی باشد:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و اکوسیستم OpenAI

  در این بخش، پایه و اساس هوش مصنوعی مولد، تاریخچه، و نقش آن در دنیای امروز را بررسی می‌کنیم. با مدل‌های کلیدی آشنا می‌شوید و برای شروع کار با OpenAI API آماده می‌شوید.

  • تعریف هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و تفاوت‌های آن با هوش مصنوعی سنتی.
  • معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، نحوه عملکرد، و معماری ترانسفورمر.
  • بررسی اجمالی پلتفرم OpenAI، مدل‌ها و خدمات مختلف آن (GPT, DALL-E, Embeddings).
  • نصب و تنظیم محیط توسعه پایتون (Python) و ابزارهای مورد نیاز مانند Pip و محیط‌های مجازی.
  • نحوه دریافت و مدیریت کلیدهای API از OpenAI و نکات امنیتی مربوط به آن‌ها.

• بخش دوم: کار با OpenAI API و مدل‌های اصلی

  این بخش شما را با نحوه تعامل مستقیم و برنامه‌نویسی با API OpenAI آشنا می‌کند. از ارسال درخواست‌ها گرفته تا دریافت و پردازش پاسخ‌ها، همه چیز را عملاً تجربه خواهید کرد.

  • معرفی و آموزش استفاده از کتابخانه رسمی openai در پایتون برای سهولت در ارتباط با API.
  • کار با مدل‌های Completion برای تولید متن‌های کوتاه و تک‌نوبتی (مثال: تکمیل جمله، پیشنهاد کلمه).
  • آشنایی با مدل‌های Chat Completion به عنوان قلب ارتباط با ChatGPT و GPT-4 و مدل‌های مکالمه‌ای.
  • تولید انواع محتوا: متن‌های خلاقانه، کدهای برنامه‌نویسی، خلاصه‌سازی و ترجمه با استفاده از API.
  • درک و مدیریت توکن‌ها (Tokens)، محاسبه هزینه و آشنایی با محدودیت نرخ (Rate Limits) API.
  • نحوه مدیریت خطاها، تکرار درخواست‌ها (Retries) و عیب‌یابی در هنگام کار با API.

• بخش سوم: عمیق شدن در ChatGPT و GPT-4

  در این بخش، به جزئیات بیشتری از مدل‌های پیشرفته ChatGPT و GPT-4 می‌پردازیم و تکنیک‌های پیشرفته برای استخراج بهترین عملکرد از آن‌ها را فرا می‌گیرید.

  • ساختار مکالمه‌ای مدل‌های چت و نقش‌های (System, User, Assistant) در آن برای هدایت دقیق‌تر پاسخ‌ها.
  • تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته: از پرامپت‌های ساده تا پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chain-of-Thought) و Few-Shot Learning.
  • تفاوت‌ها و قابلیت‌های منحصر به فرد GPT-4 از جمله استدلال پیشرفته، درک چندرسانه‌ای (مولتی‌مدال) و قابلیت‌های گسترده‌تر آن.
  • بهره‌گیری از Functions/Tools برای اتصال مدل‌های AI به APIهای خارجی، پایگاه‌های داده و ابزارهای شخص ثالث.
  • مثال‌های عملی از طراحی پرامپت برای سناریوهای مختلف (تولید محتوا، حل مسئله، برنامه‌نویسی، آموزش).

• بخش چهارم: ساخت برنامه‌های کاربردی با پایتون

  در این بخش، مفاهیم تئوری را کنار گذاشته و شروع به ساخت پروژه‌های واقعی و کاربردی با پایتون و OpenAI API می‌کنیم. این بخش شامل چندین مثال عملی و قدم به قدم است.

  • ساخت یک چت‌بات تعاملی با قابلیت حفظ مکالمه (Memory) و مدیریت تاریخچه چت.
  • توسعه ابزاری برای تولید خودکار مقالات، پست‌های وبلاگ، توضیحات محصول یا محتوای شبکه‌های اجتماعی.
  • پیاده‌سازی خلاصه‌سازی هوشمند متن‌های طولانی و اسناد با روش‌های مختلف.
  • معرفی Embeddings و کاربرد آن در جستجوی معنایی، سیستم‌های توصیه‌گر و خوشه‌بندی.
  • استفاده از DALL-E برای تولید تصاویر خلاقانه از متن با استفاده از OpenAI API.
  • ترکیب مدل‌های مختلف و APIهای دیگر برای ورک‌فلوهای پیچیده‌تر و ساخت AI Agents ساده.

• بخش پنجم: ملاحظات پیشرفته و اخلاقی

  در نهایت، به جنبه‌های مهمی از جمله بهینه‌سازی، امنیت، حریم خصوصی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی مولد می‌پردازیم تا بتوانید پروژه‌های خود را به صورت ایمن و مسئولانه توسعه دهید.

  • تکنیک‌های بهینه‌سازی برای کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت پاسخ‌دهی و بهبود کیفیت خروجی.
  • ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در هنگام کار با داده‌های حساس و جلوگیری از نشت اطلاعات.
  • بررسی چالش‌های اخلاقی مانند سوگیری (Bias)، تولید اطلاعات غلط (Hallucinations) و مسئولیت‌پذیری در توسعه AI.
  • آینده هوش مصنوعی مولد و روندهای جدید (مانند مدل‌های متن‌باز، Auto-GPT و سایر AI Agents پیشرفته).
  • نحوه استقرار (Deployment) برنامه‌های AI مولد در محیط‌های واقعی و آماده‌سازی برای تولید.