A deep understanding of AI large language model mechanism...

A deep understanding of AI large language model mechanisms 2025-11 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of llm. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with llm and deep, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره A deep understanding of AI large language model mechanisms. این دوره فشرده با بیش از ۹۰ ساعت آموزش، به بررسی دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT، GPT-4، GPT-5، Claude، Gemini و LLaMA می‌پردازد. برخلاف دوره‌های معمولی که تنها کاربرد این مدل‌ها را آموزش می‌دهند، این دوره به تحلیل عمیق مکانیسم‌های آن‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و قابلیت تفسیر مکانیکی می‌پردازد. مباحث شامل معماری ترنسفورمرها، مکانیسم‌های Self-attention، لایه‌های Embeddings، پایپ‌لاین‌های آموزش و استراتژی‌های استنتاج است که همراه با کدهای عملی Python و PyTorch ارائه می‌شوند. این دوره برای محققان، مهندسان و یادگیرندگان پیشرفته طراحی شده که می‌خواهند فراتر از استفاده از API به عنوان یک “جعبه سیاه” بروند. شرکت‌کنندگان با معماری کامل LLM‌ها، ریاضیات مکانیسم‌های توجه، فرآیند آموزش، تنظیم دقیق، مهندسی پرامپت، متریک‌های ارزیابی و تکنیک‌های استنتاج آشنا می‌شوند. همچنین، محدودیت‌ها و سوگیری‌های LLM‌ها، قابلیت تفسیر، ملاحظات اخلاقی و هوش مصنوعی مسئولانه بررسی می‌شود. پیاده‌سازی عملی با PyTorش، تحلیل مولفه‌های اصلی، خوشه‌بندی ابعاد بالا و کاربردهای پیشرفته شباهت کسینوسی از دیگر بخش‌های این دوره است. این دوره پایه‌ای جامع برای ساخت ترنسفورمر از پایه، تنظیم مدل‌های موجود یا درک ریاضیات و مهندسی پشت هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهد.

What You Will Learn

معماری‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، از جمله GPT (از OpenAI) و BERT.
بلوک‌های Transformer.
الگوریتم Attention.
PyTorch.
پیش‌آموزش LLM.
هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI).
قابلیت تفسیر مکانیکی (Mechanistic Interpretability).
یادگیری ماشین (Machine learning).
یادگیری عمیق (Deep learning).
تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal components analysis).
خوشه‌بندی با ابعاد بالا (High-dimensional clustering).
کاهش ابعاد (Dimension reduction).
کاربردهای پیشرفته شباهت کسینوسی (cosine similarity).

Who This Course Is For

مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده.
محققان هوش مصنوعی و متخصصان پردازش زبان طبیعی.
توسعه‌دهندگان نرم‌افزاری که به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد علاقه‌مندند.
دانشجویان تحصیلات تکمیلی یا یادگیرندگان خودآموخته با مهارت‌های متوسط Python و دانش پایه یادگیری ماشین.
مهندسان هوش مصنوعی.
دانشمندانی که به مدل‌سازی autoregressive مدرن علاقه‌مندند.
علاقه‌مندان به پردازش زبان طبیعی.
دانشجویان یک دوره یادگیری ماشین یا علم داده.
دانشجویان کارشناسی علاقه‌مند به مدل‌های زبان بزرگ.
متخصصان یادگیری ماشین یا علم داده.
محققان در حوزه هوش مصنوعی قابل توضیح.