اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی دستیابی به تسلط در LLM: ابزارها و پلتفرمهای حرفهای
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره دستیابی به تسلط در LLM: ابزارها و پلتفرمهای حرفهای
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: ابزارها و پلتفرمهای LLM**
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبان بزرگ (LLM)
- 2. معماری پایهی مدلهای ترنسفورمر
- 3. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
- 4. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان طبیعی
- 5. مفاهیم کلیدی در آموزش مدلهای زبان: توکنسازی و جاسازی کلمات
- 6. جاسازیهای واژگانی: Word2Vec، GloVe و FastText
- 7. روشهای پیشرفتهتر جاسازی: ELMo و BERT
- 8. مبانی مدلهای زبانی آماری
- 9. مدلهای زبانی مبتنی بر پیشبینی کلمه بعدی
- 10. متریکهای ارزیابی مدلهای زبانی: Perplexity
- 11. مقدمهای بر مدلهای زبانی مولد
- 12. مفهوم Attention و مکانیزم خود-توجهی (Self-Attention)
- 13. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
- 14. مدلهای ترنسفورمر پیشآموزشدیده: GPT و BERT
- 15. فرهنگ لغت و واژگان در LLMها
- 16. روشهای پیشپردازش متن برای LLMها
- 17. پاکسازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
- 18. نرمالسازی متن: یکسانسازی حروف و علائم
- 19. ریشهیابی و بنواژهسازی (Stemming & Lemmatization)
- 20. مفاهیم کلیدی در مدلسازی زبان: N-grams
- 21. مدلهای زبانی مبتنی بر احتمال شرطی
- 22. آموزش مدلهای زبانی: دادهها و پارامترها
- 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای پیشآموزشدیده
- 24. مفاهیم اولیه در یادگیری عمیق برای NLP
- 25. توابع فعالسازی در شبکههای عصبی
- 26. بهینهسازها (Optimizers): SGD، Adam، RMSprop
- 27. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
- 28. مدیریت حافظه و جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting)
- 29. رگولاریزاسیون (Regularization): Dropout، L1/L2
- 30. معماریهای پیشرفتهتر ترنسفورمر
- 31. معماری GPT-2 و GPT-3
- 32. معماری BERT و مشتقات آن (RoBERTa, ALBERT)
- 33. مدلهای زبانی چندزبانه
- 34. کاربردهای LLM در تولید متن
- 35. خلاصهسازی متن خودکار
- 36. ترجمه ماشینی عصبی
- 37. پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 38. تولید محتوا و نگارش خلاقانه
- 39. تحلیل احساسات و نظرات
- 40. طبقهبندی متن و تشخیص موضوع
- 41. تشخیص موجودیتهای نامگذاری شده (NER)
- 42. استخراج رابطه بین موجودیتها
- 43. مدلهای زبانی برای وظایف مکالمهای (Chatbots)
- 44. ابزارهای توسعه و پلتفرمهای LLM
- 45. کتابخانههای محبوب NLP: NLTK، SpaCy
- 46. چارچوبهای یادگیری عمیق: TensorFlow، PyTorch
- 47. پلتفرمهای ابری برای LLM: Google AI Platform، AWS SageMaker
- 48. استفاده از Hugging Face Transformers
- 49. مدیریت دادهها و مجموعه دادهها
- 50. جمعآوری و آمادهسازی دادههای متنی
- 51. برچسبگذاری دادهها برای وظایف خاص
- 52. ارزیابی عملکرد مدلهای LLM
- 53. معیارهای دقیقتر ارزیابی: BLEU، ROUGE
- 54. آزمایش و اعتبارسنجی مدل
- 55. تجزیه و تحلیل خطا (Error Analysis)
- 56. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
- 57. ملاحظات اخلاقی در LLMها
- 58. سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 59. شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability)
- 60. امنیت و حریم خصوصی در LLMها
- 61. کاربردهای LLM در حوزههای علمی و پژوهشی
- 62. تحلیل متون علمی و مقالات
- 63. کشف دانش و استخراج اطلاعات
- 64. پیشبینی روندهای علمی
- 65. استفاده از LLM در آموزش
- 66. تولید محتوای آموزشی شخصیسازی شده
- 67. سیستمهای هوشمند پشتیبان یادگیری
- 68. ارزیابی خودکار تکالیف و پروژهها
- 69. LLMها در صنعت و کسبوکار
- 70. اتوماسیون فرآیندهای اداری
- 71. تحلیل بازار و رفتار مشتری
- 72. پشتیبانی مشتری هوشمند
- 73. توسعه ابزارهای کدنویسی با LLM
- 74. مقدمهای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
- 75. اصول طراحی پرامپت مؤثر
- 76. تکنیکهای پیشرفته در مهندسی پرامپت
- 77. پرامپتهای زنجیرهای (Chain-of-Thought Prompting)
- 78. پرامپتهای مبتنی بر مثال (Few-Shot Prompting)
- 79. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 80. فشردهسازی مدلهای LLM
- 81. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 82. کوانتیزاسیون (Quantization) مدلها
- 83. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
- 84. مدلهای متن به تصویر (Text-to-Image Models)
- 85. معماریهای مولد تصویر: DALL-E، Stable Diffusion
- 86. کاربردها و ملاحظات اخلاقی در مدلهای متن به تصویر
- 87. مدلهای متن به صدا (Text-to-Speech Models)
- 88. تولید صدای انساننما با کیفیت بالا
- 89. کاربردها و چالشهای مدلهای متن به صدا
- 90. مدلهای زبانی برای کدنویسی (Code LLMs)
- 91. تولید کد، تکمیل کد و رفع اشکال
- 92. استفاده از LLMها در چارچوب قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
- 93. اصول انطباق محتوای LLM با موازین شرعی و قانونی
- 94. بررسی مصادیق ممنوعیت در خروجی LLMها
- 95. راهکارهای فنی و محتوایی برای انطباق
- 96. مدیریت ریسک و نظارت بر خروجی LLMها
- 97. نقش متخصصان در تضمین انطباق محتوا
- 98. آموزش و توانمندسازی کاربران در استفاده مسئولانه از LLMها
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.