اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی پردازش اطلاعات با مدل‌های زبانی پیشرفته در سامانه‌های پویا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پردازش اطلاعات با مدل‌های زبانی پیشرفته در سامانه‌های پویا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی
• 2. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
• 4. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 5. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. معرفی کتابخانه LlamaIndex
• 7. نصب و پیکربندی LlamaIndex
• 8. ساختارهای داده در LlamaIndex
• 9. مدیریت داده‌ها و اسناد
• 10. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 12. نمایه‌سازی داده‌ها برای جستجوی کارآمد
• 13. تکنیک‌های مختلف نمایه‌سازی
• 14. جستجو و بازیابی اطلاعات در LlamaIndex
• 15. استفاده از پرس‌وجوهای متنی
• 16. ارزیابی نتایج جستجو
• 17. ساخت ربات‌های پرسش و پاسخ
• 18. اتصال مدل‌های زبانی به داده‌ها
• 19. توسعهٔ عوامل هوشمند (Agents)
• 20. معماری عوامل هوشمند
• 21. طراحی جریان‌های کاری پویا
• 22. استفاده از ابزارها (Tools) توسط عوامل
• 23. مدیریت حافظه در عوامل هوشمند
• 24. تکنیک‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 25. مثال‌های عملی از عوامل هوشمند
• 26. ساخت عامل برای خلاصه‌سازی اسناد
• 27. ساخت عامل برای پاسخ به سوالات پیچیده
• 28. ساخت عامل برای تحلیل داده‌ها
• 29. ساخت عامل برای تولید محتوا
• 30. کاربرد عوامل هوشمند در کسب‌وکار
• 31. بهینه‌سازی عملکرد عوامل هوشمند
• 32. ارزیابی و سنجش عملکرد عوامل
• 33. ملاحظات امنیتی در توسعهٔ عوامل هوشمند
• 34. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 35. اصول اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 36. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 37. کاربرد مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی
• 38. توسعهٔ دستیارهای آموزشی هوشمند
• 39. ساخت سامانه‌های ارزیابی خودکار
• 40. تحلیل محتوای آموزشی با مدل‌های زبانی
• 41. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 42. مدیریت دانش سازمانی با LlamaIndex
• 43. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
• 44. ساخت پایگاه دانش هوشمند
• 45. ربات‌های پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 46. تحلیل بازخورد مشتریان
• 47. بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری با عوامل هوشمند
• 48. کاربرد در حوزهٔ حقوق و قانون
• 49. تحلیل قراردادها و اسناد حقوقی
• 50. کمک به پژوهشگران حقوقی
• 51. کاربرد در حوزهٔ سلامت
• 52. تحلیل مقالات پزشکی
• 53. کمک به تشخیص اولیه
• 54. مدیریت اطلاعات پزشکی
• 55. کاربرد در حوزهٔ مالی
• 56. تحلیل گزارش‌های مالی
• 57. پیش‌بینی روند بازار
• 58. مدیریت ریسک
• 59. ساخت ربات‌های مشاور مالی
• 60. کاربرد در حوزهٔ علوم انسانی
• 61. تحلیل متون تاریخی و ادبی
• 62. جستجو در آرشیوها
• 63. پژوهش‌های اجتماعی
• 64. کاربرد در حوزهٔ مهندسی
• 65. تحلیل مستندات فنی
• 66. شبیه‌سازی فرآیندها
• 67. طراحی سیستم‌های کنترلی
• 68. مبانی یادگیری تقویتی در عوامل هوشمند
• 69. اتصال یادگیری تقویتی به LlamaIndex
• 70. طراحی پاداش برای عوامل
• 71. یادگیری از تعاملات
• 72. بهبود مستمر عملکرد عوامل
• 73. معماری‌های پیشرفتهٔ عوامل هوشمند
• 74. عوامل سلسله‌مراتبی
• 75. عوامل چندعاملی
• 76. ارتباط عوامل با یکدیگر
• 77. همکاری عوامل برای حل مسائل پیچیده
• 78. تکنیک‌های پیشرفتهٔ پردازش زبان طبیعی
• 79. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 80. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 81. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 82. ترجمه ماشینی
• 83. تولید متن خلاقانه
• 84. استفاده از مدل‌های زبانی سفارشی
• 85. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 86. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 87. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 88. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 89. معماری‌های توزیع‌شده برای پردازش
• 90. امنیت و پایداری سامانه‌ها
• 91. تست و اعتبارسنجی سامانه‌های هوشمند
• 92. اصول طراحی تجربه کاربری برای عوامل هوشمند
• 93. ملاحظات فرهنگی در طراحی عوامل
• 94. استانداردهای ملی و بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 95. آیندهٔ عوامل هوشمند و مدل‌های زبانی
• 96. چالش‌های پیش رو در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 97. فرصت‌های جدید در پردازش زبان طبیعی
• 98. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اشتغال
• 99. نقش قوانین در هدایت توسعهٔ هوش مصنوعی
• 100. مسئولیت‌پذیری در قبال سامانه‌های هوشمند