پی سی دانلود - language-models

این دوره به طور خاص برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند فراتر از تعاملات اولیه با هوش مصنوعی حرکت کنند و در عوض، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را مانند یک موتور شناختی قدرتمند در نظر بگیرند، نه صرفاً یک ربات چت. مخاطبان هدف پس از اتمام دوره، دیگر به عنوان یک نویسنده دستور ساده (Prompt Writer) عمل نخواهند کرد، بلکه به یک معمار سیستم تبدیل خواهند شد که قادر به مهندسی معماری‌های پیچیده هوش مصنوعی است.این آموزش، دانش روز در زمینه معماری شناختی پیشرفته را ارائه می‌دهد. تاکید بر انتقال از رویکردهای تاکتیکی ("نکات و ترفندهای" ساده) به رشته‌های مهندسی مورد نیاز برای تولید هوش مصنوعی در سطح تولید (Production-Grade) است. شرکت‌کنندگان با معماری‌های اثبات‌شده در عمل و ساختارهای استدلالی دقیق که برای حل مسائل پیچیده و پرمخاطره استفاده می‌شوند، آشنا خواهند شد. این چارچوب‌های استدلالی شامل درخت افکار (Tree of Thoughts یا ToT) برای جستجوی پیچیده، گراف افکار (Graph of Thoughts یا GoT) برای سنتز غیرخطی، و الگوریتم تفکر (Algorithm of Thought یا AoT) برای افزایش کارایی می‌باشند.رویکرد این دوره بر ذهنیت مهندسی متمرکز است که از بررسی‌های کیفی به سمت پروتکل‌های پاسخگویی دقیق و چارچوب چراغ راهنما (Traffic Light Framework) برای ایمنی و مسئولیت‌پذیری تغییر می‌کند. در زمینه معماری بافتار (Context Architecture)، نحوه طراحی اکوسیستم‌های اطلاعاتی سخت‌گیرانه با استفاده از مفاهیمی چون "قانون اساسی (The Constitution)" و "خلاصه (The Brief)" آموزش داده می‌شود تا محدودیت پیچیدگی $O(N^2)$ و پدیده "پوسیدگی بافتار (Context Rot)" برطرف شود.در حوزه مهندسی سیگنال روانی (Psychological Signal Engineering)، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه از لایه نفوذ (Influence Layer) و "ادب استراتژیک (Strategic Politeness)" برای وادار کردن مدل به توزیع متخصص و پر زحمت آن از نظر آماری استفاده کنند. در نهایت، برای از بین بردن پدیده توهم‌زایی (Hallucinations)، تکنیک‌های اجماع و تأیید از جمله سازگاری خودکار جهانی (Universal Self-Consistency) مورد بررسی و تسلط قرار می‌گیرند. این دوره شامل یک راهنمای گام به گام برای طراحی عامل‌های خودمختار (Autonomous Agents) و دستورهای تکاملی (Evolutionary Prompts) می‌باشد و دسترسی کامل و رایگان مادام‌العمر به تمام مطالب آموزشی دوره ارائه می‌شود.
در دوره آموزشی Advanced Prompt Engineering Certification  با مهندسی سیستم‌ها و معماری‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار و قابل اعتماد آشنا خواهید شد.

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در کانون انقلاب هوش مصنوعی کنونی قرار دارند و به چت‌بات‌ها، سیستم‌های خودکارسازی و اپلیکیشن‌های هوشمند قدرت می‌بخشند. با این حال، استقرار و سفارشی‌سازی آن‌ها اغلب پیچیده و وابسته به خدمات ابری به نظر می‌رسد. Ollama این وضعیت را تغییر داده و اجرای، مدیریت و تنظیم دقیق LLMها را به صورت محلی بر روی سیستم شخصی شما آسان می‌سازد. این دوره برای توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند با استفاده از Ollama بر LLMها بر روی سخت‌افزار یا لپ‌تاپ خود مسلط شوند. شرکت‌کنندگان همه چیز را از راه‌اندازی محیط کاری تا ساخت مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی، تنظیم دقیق آن‌ها و یکپارچه‌سازی آن‌ها در اپلیکیشن‌های واقعی، بدون اتکا به زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت، فرا خواهند گرفت. در مجموع، این دوره یک مسیر عملی و جامع برای تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ به صورت محلی ارائه می‌دهد که کنترل کامل و انعطاف‌پذیری بالایی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا بدون نگرانی از هزینه‌های ابری یا مسائل مربوط به حریم خصوصی، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به پیش ببرید.
در دوره آموزشی Mastering LLMs Locally using Ollama | Hands-On با نحوه اجرای و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ بر روی کامپیوتر شخصی خود آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به استفاده از قدرت هوش مصنوعی به صورت خصوصی و بر روی رایانه‌های شخصی خود می‌پردازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ باز مانند Llama، Gemma و DeepSeek آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این مدل‌ها را از طریق ابزارهایی مانند Ollama و LM Studio بر روی سیستم‌های خود راه‌اندازی و اجرا کنند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی کاربران برای بهره‌گیری از مزایای هوش مصنوعی پیشرفته بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری است. این دوره به طور جامع به مباحثی از جمله نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای لازم، دانلود و مدیریت مدل‌های زبانی، اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مختلف و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی می‌پردازد. همچنین، مزایای استفاده از مدل‌های محلی و باز در مقایسه با سرویس‌های ابری، مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش حریم خصوصی و امکان سفارشی‌سازی عمیق، به طور کامل مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل و با استفاده از منابع رایگان، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی رایانه‌های شخصی خود بهره‌مند شوند.
در دوره آموزشی Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی آشنا خواهید شد.

در این دوره جامع، شما یاد خواهید گرفت که چگونه اپلیکیشن‌های پیچیده هوش مصنوعی را به صورت محلی با استفاده از DeepSeek R1، یکی از قدرتمندترین مدل‌های زبان متن‌باز موجود، بسازید.
در دوره DeepSeek AI R1 & Ollama Guide: Build Local AI Applications با ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی محلی با استفاده از DeepSeek R1 و Ollama آشنا خواهید شد.