دوره آموزشی هوش مصنوعی شخصی ساخت مدل در مرورگر

ساخت هوش مصنوعی شخصی در مرورگر: راهنمای گام‌به‌گام شما 🚀

آیا به دنبال راهی برای داشتن یک دستیار هوش مصنوعی اختصاصی هستید که در مرورگر شما اجرا شود، بدون اینکه نیاز به سرورهای گران‌قیمت یا سخت‌افزارهای پیچیده باشد؟ ✨ ما در این مقاله به شما نشان می‌دهیم که چطور دقیقاً این کار را انجام دهید. تصور کنید که مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مستقیماً روی دستگاه خودتان، با حداکثر سرعت و حریم خصوصی، در دسترس شما باشند. این همان چیزی است که با یادگیری و پیاده‌سازی تکنیک‌های Web AI و Local LLM/VLM ممکن می‌شود.

اصول اولیه JavaScript برای ساخت AI در مرورگر 📜

قبل از اینکه وارد دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی شویم، لازم است پایه‌ای محکم در جاوا اسکریپت داشته باشیم. ما با یک مرور سریع و کاربردی از این زبان برنامه‌نویسی شروع می‌کنیم تا مطمئن شویم که شما برای اجرای مدل‌های پیچیده در مرورگر، کاملاً آماده هستید. یادگیری ساختارهای اصلی، توابع و نحوه‌ی کار با داده‌ها در جاوا اسکریپت، اولین قدم اساسی در این مسیر است. این دانش به شما کمک می‌کند تا کدهای لازم برای ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی را به راحتی بنویسید و کنترل کنید.

پرده‌برداری از دنیای Local LLMها 🧠

حالا زمان آن است که وارد قلب ماجرا شویم: Local Large Language Models (LLMs). ما به شما یاد می‌دهیم چطور این مدل‌های قدرتمند را مستقیماً روی دستگاه خودتان راه‌اندازی کنید. از تنظیمات اولیه گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)، همه‌چیز را پوشش خواهیم داد. یاد می‌گیرید چطور با Prompt API تعامل کنید، حافظه‌ی مدل را مدیریت کنید و پاسخ‌ها را به صورت استریم شده دریافت کنید. همچنین، به شما نشان می‌دهیم که چطور با استفاده از Initial Prompts و JSON Schema، مدل خود را اختصاصی‌سازی کرده و خروجی‌های دقیق و ساختاریافته‌ای دریافت کنید. این توانایی به شما امکان می‌دهد تا با دقت بیشتری دستورات را به مدل بدهید و نتایج دلخواهتان را بگیرید.

افزودن قابلیت تحلیل تصویر با VLM 🖼️

آیا می‌خواهید دستیار هوش مصنوعی شما نه تنها قادر به درک متن باشد، بلکه بتواند تصاویر را نیز تحلیل کند؟ ما شما را در مسیر راه‌اندازی یک Vision Language Model (VLM) در مرورگر Google Chrome همراهی می‌کنیم. این قابلیت به مدل شما این امکان را می‌دهد که اطلاعات بصری را درک کرده و با متن ترکیب کند. تصور کنید تصویری از یک منظره را به مدل بدهید و او بتواند جزئیات آن را توصیف کند، یا متنی را بنویسد که با محتوای تصویر همخوانی دارد. این ترکیب هوش زبانی و بصری، تجربه‌ی کاربری شما را به سطح کاملاً جدیدی ارتقا می‌دهد.

ساخت اولین AI Agent شخصی شما 🤖

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تا پایه‌های یک Personal AI Agent را بدون نیاز به هیچ‌گونه Backend ایجاد کنید. این یعنی شما کنترل کامل بر روی هوش مصنوعی شخصی خود دارید. ویژگی‌هایی که شما قادر به انجام آن خواهید بود عبارتند از:

اجرای LLM محلی: یک مدل زبانی بزرگ را مستقیماً روی مرورگر کاربرتان اجرا کنید.
کنترل جریان پاسخ: مسیر پاسخ‌دهی مدل را به طور کامل مدیریت کنید؛ شامل استریم کردن، توقف، پاک کردن حافظه و کلون کردن سشن‌های مختلف.
مهندسی خروجی مدل: خروجی مدل را با استفاده از پرامپت سیستمی و JSON Schema برای دریافت نتایج دقیق و ساختاریافته، کنترل کنید.
راه‌اندازی VLM محلی: یک مدل زبانی-تصویری را برای تحلیل تصاویر، مستقیماً در مرورگر راه‌اندازی کنید.
بنیان‌گذاری AI Agent خصوصی: یک دستیار هوش مصنوعی کاملاً شخصی و امن، بدون وابستگی به سرویس‌های ابری، بسازید.

این دوره کاملاً پروژه‌محور است و برای افرادی طراحی شده که علاقه‌مند به پیاده‌سازی عملی هوش مصنوعی در مرورگر هستند، از توسعه‌دهندگان وب گرفته تا علاقه‌مندان به AI و کسانی که رویای ساخت یک AI شخصی و خصوصی را در سر می‌پرورانند. 🧑‍💻👩‍🔬

—

سوالات متداول درباره ساخت هوش مصنوعی شخصی در مرورگر

۱. چگونه می‌توانم یک مدل هوش مصنوعی را بدون نیاز به سرور در مرورگرم اجرا کنم؟
با استفاده از تکنیک‌های Web AI و Local LLM/VLM، تمام پردازش‌ها مستقیماً روی دستگاه کاربر انجام می‌شود. این امر نیاز به سرورهای جداگانه را از بین می‌برد و به شما امکان می‌دهد مدل‌های پیچیده را به صورت محلی اجرا کنید.

۲. چه پیش‌نیازهایی برای یادگیری این دوره لازم است؟
یک مقدمه سریع و کاربردی از JavaScript برای اطمینان از آمادگی شما برای پیاده‌سازی مدل‌ها در مرورگر ارائه می‌شود. درک پایه‌ای از مفاهیم برنامه‌نویسی وب مفید خواهد بود.

۳. آیا برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به سخت‌افزار خاصی نیاز است؟
خیر، یکی از مزایای اصلی این رویکرد این است که نیازی به GPUهای حرفه‌ای یا سخت‌افزار گران‌قیمت ندارید. پردازش‌ها روی دستگاه کاربر و با استفاده از منابع موجود انجام می‌شود.

۴. LLM محلی به چه معناست و چه تفاوتی با LLMهای ابری دارد؟
LLM محلی به مدل‌های زبانی بزرگی اشاره دارد که مستقیماً روی دستگاه کاربر اجرا می‌شوند. این برخلاف LLMهای ابری است که بر روی سرورهای قدرتمند اجرا شده و از طریق اینترنت قابل دسترسی هستند. LLMهای محلی حریم خصوصی بیشتری را فراهم می‌کنند.

۵. Prompt API چیست و چگونه در این دوره استفاده می‌شود؟
Prompt API ابزاری است که به شما اجازه می‌دهد با مدل زبانی تعامل داشته باشید و دستورات (پرامپت‌ها) را به آن ارسال کنید. در این دوره، نحوه استفاده بهینه از این API برای گرفتن نتایج دلخواه آموزش داده می‌شود.

۶. چگونه می‌توانم خروجی مدل LLM را کنترل کنم؟
شما می‌توانید با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند استریم کردن پاسخ‌ها، توقف پردازش، پاک کردن حافظه مدل و حتی کلون کردن سشن‌های مختلف، جریان پاسخ‌دهی مدل را کنترل کنید.

۷. مفهوم “اختصاصی‌سازی مدل با Initial Prompts” چیست؟
Initial Prompts به دستورات اولیه‌ای گفته می‌شود که به مدل داده می‌شود تا رفتار و پاسخ‌های آن را در طول مکالمه هدایت کند. این کار به مدل کمک می‌کند تا لحن، سبک و دانش مورد نیاز شما را بهتر درک کند.

۸. JSON Schema چه نقشی در خروجی مدل ایفا می‌کند؟
JSON Schema به شما کمک می‌کند تا خروجی مدل را در قالبی ساختاریافته و قابل پیش‌بینی دریافت کنید. این امر پردازش و استفاده از داده‌های تولید شده توسط مدل را برای برنامه‌های شما آسان‌تر می‌کند.

۹. Vision Language Model (VLM) چیست و چه قابلیت‌هایی به هوش مصنوعی من اضافه می‌کند؟
VLM مدلی است که هم توانایی درک زبان را دارد و هم می‌تواند تصاویر را تحلیل کند. این قابلیت به هوش مصنوعی شما امکان می‌دهد تا با تصاویر ارتباط برقرار کرده و اطلاعات بصری را با درک زبانی ترکیب کند.

۱۰. چگونه می‌توانم یک VLM را در Google Chrome اجرا کنم؟
در این دوره، روش‌های عملی و گام‌به‌گام برای راه‌اندازی و اجرای VLM مستقیماً در مرورگر Chrome آموزش داده می‌شود، بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای جانبی پیچیده.

۱۱. چه تفاوتی بین یک AI Agent و یک LLM ساده وجود دارد؟
AI Agent مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و ابزارهاست که با استفاده از LLM، قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر، تصمیم‌گیری و تعامل با محیط خود است. LLM صرفاً موتور تولید متن است.

۱۲. آیا ساخت AI Agent شخصی نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی دارد؟
با توجه به اینکه دوره با مقدمه‌ای بر JavaScript شروع می‌شود و گام‌به‌گام پیش می‌رود، تا حد زیادی برای علاقه‌مندان با دانش پایه‌ای برنامه‌نویسی وب قابل درک است.

۱۳. مزیت اصلی ساخت AI Agent بدون Backend چیست؟
بزرگترین مزیت، حفظ کامل حریم خصوصی داده‌های شماست. همچنین، وابستگی به سرویس‌های خارجی و هزینه‌های مربوط به آن‌ها حذف می‌شود و کنترل بیشتری بر روی عملکرد AI خواهید داشت.

۱۴. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای توسعه‌دهندگان وب، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، و هر کسی که می‌خواهد یک دستیار هوش مصنوعی خصوصی و کاربردی در مرورگر خود داشته باشد، ایده‌آل است.

۱۵. آیا پس از اتمام دوره، قادر به ساخت اپلیکیشن‌های پیچیده‌تر با هوش مصنوعی خواهم بود؟
بله، با یادگیری مفاهیم و تکنیک‌های مطرح شده در این دوره، شما پایه‌ی محکمی برای توسعه اپلیکیشن‌های نوآورانه و پیچیده‌تر با استفاده از هوش مصنوعی در محیط وب خواهید داشت.