دوره آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کاربردی برای علم داده مدرن

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) در حال تغییر شیوه کار متخصصان داده هستند و می‌توانند به‌عنوان دستیارهای قدرتمند در بسیاری از مراحل فرآیند علم داده مورد استفاده قرار گیرند. این دوره به شما نشان می‌دهد چگونه از LLMها به‌صورت عملی برای افزایش سرعت، کاهش کارهای تکراری و بهبود بهره‌وری در پروژه‌های داده‌محور استفاده کنید.

در این دوره ابتدا با نمونه‌های واقعی از تولید کد توسط LLMها آشنا می‌شوید و مشاهده می‌کنید چگونه هوش مصنوعی می‌تواند در نوشتن کدهای موردنیاز تحلیل داده و مدل‌سازی کمک کند.

سپس یاد می‌گیرید چگونه ابزارها و کمک‌کننده‌های قابل استفاده مجدد (Reusable Helpers) مبتنی بر LLM ایجاد کنید تا وظایف تکراری مانند بررسی اولیه داده‌ها (Exploration)، پیش‌پردازش داده‌ها (Preprocessing) و تولید کدهای پایه مدل‌سازی (Boilerplate Modeling Code) را سریع‌تر انجام دهید.

یکی از تمرکزهای اصلی دوره، استفاده صحیح از LLMها در تولید کد است. شما یاد می‌گیرید چگونه کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را بررسی، اجرا و اعتبارسنجی کنید، به جای اینکه بدون بررسی به خروجی‌های جعبه‌سیاه (Black Box) اعتماد کنید.

همچنین بررسی می‌کنید که مدل‌های زبانی بزرگ چگونه در مسائل طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) مورد استفاده قرار می‌گیرند و چگونه می‌توان عملکرد آن‌ها را با معیارهای استاندارد علم داده ارزیابی کرد.

در پایان دوره، توانایی تصمیم‌گیری بهتر درباره زمان مناسب استفاده از LLMها را به دست می‌آورید؛ یعنی می‌توانید تشخیص دهید چه زمانی هوش مصنوعی یک دستیار ارزشمند است و چه زمانی به قضاوت انسانی، اعتبارسنجی دقیق و دانش حوزه نیاز دارید.

این دوره برای دانشمندان داده، تحلیلگران داده، مهندسان یادگیری ماشین و توسعه‌دهندگان AI که می‌خواهند از LLMها برای افزایش بهره‌وری استفاده کنند، مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
درک کاربرد عملی LLMها در علم داده
استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به‌عنوان دستیار تحلیل داده
تولید کد Python با کمک LLMها
بررسی و اعتبارسنجی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی
ساخت ابزارهای کمکی قابل استفاده مجدد مبتنی بر LLM
خودکارسازی وظایف تکراری در گردش‌کار علم داده
استفاده از LLMها در مرحله اکتشاف داده‌ها
کمک گرفتن از LLMها برای پیش‌پردازش داده‌ها
تولید کدهای پایه برای مدل‌سازی داده
بهبود سرعت توسعه پروژه‌های Data Science
استفاده از LLMها در فرآیند تحلیل داده
کاربرد LLM در مسائل Classification
کاربرد LLM در مسائل Regression
طراحی Prompt برای انجام وظایف علم داده
ارزیابی خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ
استفاده از معیارهای استاندارد ارزیابی مدل
تحلیل کیفیت پیش‌بینی‌های تولیدشده
تشخیص محدودیت‌های LLMها در پروژه‌های داده
تعیین زمان مناسب استفاده از هوش مصنوعی
ترکیب خروجی AI با قضاوت انسانی
اعمال دانش حوزه برای تصمیم‌گیری بهتر
افزایش بهره‌وری متخصصان داده با AI
ایجاد گردش‌کارهای هوشمند در علم داده