دوره LLM چیست؟ آموزش LLM با تمرین‌های عملی (بهترین دوره فارسی LLM)

اگر می‌خواهی فقط استفاده کننده سرویس‌های آماده هوش مصنوعی و چت‌بات‎ها نباشی و با هوش مصنوعی و  LLM  واقعاً اپلیکیشن هوشمند بسازی، این دوره دقیقاً برای توست.
در این دوره‌ی پروژه‌محور، از مبانی تا Fine-tuning، PEFT، RLHF و Deploy پیش می‌رویم و گام‌به‌گام به ساخت سرویس‌های واقعی می‌رسیم.

ثبت‌نام سریع در دوره LLM

دوره LLM چیست و چرا باید همین حالا شروع کنیم؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قلب هوش مصنوعی مولد هستند؛ از چت‌بات‌های فارسی‌زبان تا سیستم‌های خلاصه‌سازی، جست‌وجوی معنایی، ایجنت‌های خودکار، و دستیارهای کدنویسی.
این آموزش LLM به‌صورت سیستماتیک طراحی شده تا در کوتاه‌ترین زمان، تو را از «درک مفاهیم» به «ساخت محصول» برساند.
در طول مسیر، با Hugging Face، الگوهای Fine-tuning، روش‌های کم‌هزینه مثل PEFT و ارزیابی حرفه‌ای خروجی‌ها آشنا می‌شوی و در نهایت، مدل‌ها را برای Deploy بهینه می‌کنی.

دوره فارسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

این دوره مناسب چه کسانی است؟

• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند وارد هوش مصنوعی LLM شوند.
• مهندسان داده / ML که دنبال یادگیری Fine-tuning، RLHF و ارزیابی هستند.
• کارآفرینان و تیم‌های محصول که می‌خواهند اپلیکیشن هوشمند بسازند یا MVP را سریع تست کنند.
• دانشجویان و پژوهشگران علاقه‌مند به بهترین LLM فارسی و نحوه شخصی‌سازی آن‌ها برای دامنه‌های بومی.

سرفصل‌های دوره (۷ فصل کامل + یک فصل جدید VLM به‌زودی)

فصل ۱: موارد استفاده، چرخه‌عمر پروژه و آشنایی با Hugging Face

• نقشه‌راه پروژه‌های LLM: از ایده تا محصول
• ساختار دیتاست و ارزیابی اولیه
• اکوسیستم Hugging Face: مدل‌ها، دیتاست‌ها، Spaces و Hub

فصل ۲: پیش‌آموزش LLM و قوانین مقیاس‌پذیری

• مبانی پیش‌آموزش و توکنایزرها
• قوانین Scaling و اثر آن‌ها بر کیفیت مدل
• شناسایی محدودیت‌ها در زبان فارسی

فصل ۳: تنظیم دقیق (Fine-tuning) با دستورالعمل‌ها و ارزیابی

• Instruction Tuning و Data Curation
• ارزیابی خودکار و انسانی؛ متریک‌ها و بنچمارک‌ها
• مدیریت Overfitting و Generalization

فصل ۴: فاین‌تیون کارآمد پارامترها (PEFT)

• LoRA، QLoRA و روش‌های حافظه‌کم
• فاین‌تیون کم‌هزینه روی GPU مصرفی

فصل ۵: بازخورد انسانی و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی

• RLHF از صفر تا پیاده‌سازی
• DPO و روش‌های نوین تراز کردن مدل
• بهبود ایمنی، کیفیت و ثبات پاسخ‌ها

فصل ۶: بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Deploy)

• کمّی‌سازی (Quantization) و بهینه‌سازی سرعت
• Serving روی GPU/CPU، مقیاس‌پذیری و مانیتورینگ

فصل ۷: ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند با LLM

• RAG، چت‌بات سازمانی و ایجنت‌ها
• اتصال به پایگاه‌داده، جست‌وجو و ابزارها
• طراحی UX/Prompt برای محصول قابل استفاده

فصل ۸ (به‌زودی): VLM و مدل‌های زبانی–بینایی

• آشنایی با Vision-Language Models
• ورودی چندرسانه‌ای (تصویر + متن) و کاربردهای واقعی

چه چیزهایی از این دوره دریافت می‌کنی؟

• ویدیوهای استودیویی با کیفیت حرفه‌ای (۷ فصل، ۱۰۱ جلسه، ۲۲ ساعت)
• تمرین‌های مرحله‌به‌مرحله + حدود ۲۰ کد پایتونی بررسی‌شده
• فروم پشتیبانی در مکتب‌خونه + امکان دریافت مدرک
• به‌روزرسانی مداوم محتوا (Course Up-to-date)
• نمونه‌کدها و الگوهای آماده برای Deploy
• راهنمای عملی انتخاب و شخصی‌سازی بهترین LLM فارسی برای نیازتان

پروژه‌ها و نمونه‌کدها

در طول دوره با مجموعه‌ای از پروژه‌های واقعی پیش می‌رویم تا مهارت‌ها در عمل تثبیت شوند:

• چت‌بات فارسی با RAG و جست‌وجوی معنایی
• داکیومنت QA برای اسناد داخلی سازمان
• Pipeline فاین‌تیون (Instruction Tuning) روی دیتاست بومی
• استقرار سرویس LLM به‌صورت API با مانیتورینگ و لاگینگ
• بهینه‌سازی سرعت/هزینه با Quantization و PEFT

مدرس دوره

استاد: علیرضا اخوان‌پور — پژوهشگر و مدرس فعال در حوزه هوش مصنوعی، با تجربه‌ی عملی در پروژه‌های صنعتی و آموزشی.
رویکرد دوره «نتیجه‌محور» است: آموزش کوتاه، تمرین دقیق، و تحویل خروجی قابل‌استقرار.

سؤالات متداول (FAQ)

دوره LLM چیست و چه تفاوتی با دوره‌های هوش مصنوعی عمومی دارد؟

این دوره مخصوص مدل‌های زبانی بزرگ است و تمرکز آن بر ساخت محصولات واقعی است؛ از آموزش LLM پایه تا Fine-tuning، PEFT، RLHF و Deploy.

بهترین LLM فارسی کدام است و در دوره بررسی می‌شود؟

در طول دوره معیارهای انتخاب بهترین LLM فارسی برای سناریوهای مختلف (چت، خلاصه‌سازی، QA، کدنویسی و …) آموزش داده می‌شود و چند گزینه‌ی مطرح با معیارهای عملی مقایسه می‌گردد.

پیش‌نیاز دوره چیست؟

آشنایی پایه با پایتون کافی است. اما آشنایی با یادگیری عمیق خیلی شما را کمک میکند. مباحث تخصصی مثل Prompt Engineering، Fine-tuning، PEFT و Deploy را قدم‌به‌قدم یاد می‌گیری.

خروجی نهایی من چیست؟

در پایان می‌توانی یک اپلیکیشن هوشمند مبتنی بر LLM را طراحی، فاین‌تیون، ارزیابی و استقرار دهی.

پشتیبانی و مدرک چگونه است؟

از طریق فروم مکتب‌خونه سؤالاتت پاسخ داده می‌شود و پس از اتمام، مدرک معتبر دریافت می‌کنی.

ثبت‌نام و شروع یادگیری

هم‌اکنون به جمع ۸۴۷ دانشجو بپیوند—دوره به‌روز است، محتوای استودیویی دارد و روی نتیجه عملی تمرکز می‌کند.

همین حالا ثبت‌نام در آموزش LLM