پی سی دانلود - model-deployment

این مسیر آموزشی با ارائه‌ی خلاصه‌ای کاربردی از مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آغاز می‌شود. تئوری مطرح‌شده در این بخش به اندازه‌ای تنظیم شده است که ابزارها و مدل‌های مورد استفاده برای مخاطب کاملاً شفاف و قابل درک باشند. بلافاصله پس از مرور مفاهیم پایه، بخش عملی آغاز شده و نحوه نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار اولاما (Ollama) آموزش داده می‌شود. فراگیران یاد خواهند گرفت که چگونه مدل‌های متن‌باز و قدرتمندی نظیر لاما (Llama)، میسترال (Mistral) و دیپ‌سیک (DeepSeek) را بر روی سیستم شخصی خود اجرا کنند. علاوه بر این، ابزار Open WebUI به عنوان یک رابط کاربری محلی، خصوصی و کاملاً شبیه به چت‌جی‌پي‌تی معرفی و راه‌اندازی می‌شود تا فرایند تعامل با مدل‌ها کاملاً ساده و کاربردی باشد.
بخش مهم و ویژه‌ای از این دوره به اصول پرامپت‌نویسی یا مهندسی دستور برای مدل‌های محلی اختصاص یافته است. از آنجا که مدل‌های زبانی محلی نسبت به نسخه‌های ابری مانند چت‌جی‌پي‌تی و کلود، ابعاد کوچک‌تری دارند و رفتار متفاوتی از خود نشان می‌دهند، دریافت پاسخ‌های دقیق و قابل اعتماد از آن‌ها نیازمند دانش و مهارت ویژه‌ای است. در این قسمت، الگوی صحیح پرامپت‌نویسی، تکنیک‌های پیشرفته هدایت مدل و شیوه طراحی دستوراتی که بر روی مدل‌های مختلف محلی خروجی‌های یکدست و پایدار ایجاد کنند، به صورت گام‌به‌گام آموزش داده می‌شود. این دوره برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند بدون وابستگی به سرویس‌های ابری، از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی به صورت مستقل و امن بر روی رایانه خود استفاده کنند.
در دوره آموزشی Local LLMs with Ollama for Absolute Beginners با اجرای محلی و مهندسی پرامپت مدل‌های زبانی متن‌باز آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف توانمندسازی متخصصان برای مدیریت کامل پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است و شرکت‌کنندگان را با تمامی مراحل حیاتی در جریان کاری یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در دنیای امروز که داده‌ها نقش محوری ایفا می‌کنند، یادگیری نحوه تعامل با زیرساخت‌های ابری به یک ضرورت تبدیل شده است. این برنامه آموزشی به دانش‌جویان می‌آموزد که چگونه داده‌های خام را به شکلی موثر آماده‌سازی کنند، مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را آموزش دهند و در نهایت آن‌ها را در یک محیط حرفه‌ای و امن مستقر سازند.
هدایت این دوره بر عهده «اسکات پلچر»، یکی از کارشناسان برجسته حوزه AWS است. او با تکیه بر تجربیات عملی خود، مفاهیم انتزاعی را به مهارت‌های کاربردی تبدیل می‌کند. تمرکز اصلی آموزش بر روی سرویس‌های کلیدی آمازون مانند Amazon SageMaker و AWS Glue معطوف شده است. این ابزارها به مهندسان اجازه می‌دهند تا فرآیندهای پیچیده مهندسی داده و یادگیری ماشین را ساده‌سازی کرده و سرعت اجرای پروژه‌ها را به شکل چشم‌گیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) با چرخه حیات یادگیری ماشین در محیط ابری آمازون آشنا خواهید شد.

این دوره دروازه‌ای است برای ورود به دنیای یادگیری ماشین و به کارگیری مفاهیم آن، بدون نوشتن حتی یک خط کد. این آموزش هم برای افراد مبتدی و هم برای متخصصانی طراحی شده است که از کدنویسی‌های پیچیده دوری می‌کنند. شرکت‌کنندگان از طریق ترکیبی پویا از درس‌گفتارها و نمایش‌های عملی، هم تئوری و هم کاربردهای عملی یادگیری ماشین را کاوش خواهند کرد. در این بخش، درک کاملی از اصول اولیه یادگیری ماشین به دست می‌آید که شامل مرور کلی یادگیری عمیق، تفاوت‌های بین یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، و اجزای کلیدی محرک این فناوری‌ها است. همچنین، تفاوت‌های ظریف بین سیستم‌های مبتنی بر قانون و سیستم‌های مبتنی بر داده بررسی می‌شود و شرکت‌کنندگان نحوه تعریف مؤثر مسائل و جمع‌آوری داده را خواهند آموخت. تکنیک‌های ضروری پیش‌پردازش داده مانند نرمال‌سازی، استانداردسازی و مهندسی ویژگی آموزش داده می‌شود. سپس، با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند کگل (Kaggle) و دیتایکو (Dataiku)، نمایش‌های عملی از کاربردهای دنیای واقعی ارائه می‌شود؛ از جمله ساخت و آموزش مدل تا تکنیک‌های ارزیابی شامل ماتریس‌های سردرگمی، منحنی‌های ROC و موارد دیگر.
در دوره آموزشی No-Code AI & ML: From Data to Deployment Without Coding با کاربرد یادگیری ماشین در پلتفرم‌های بدون کد 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.