اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای جامع بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): از مبانی تا کاربردهای نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای جامع بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): از مبانی تا کاربردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. مبانی ریاضیات در مدل‌های زبانی (جبر خطی، آمار)
• 4. مبانی آمار و احتمالات در مدل‌های زبانی
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش زبان طبیعی
• 11. مفهوم امبدینگ کلمات (Word Embeddings)
• 12. تکنیک‌های امبدینگ: Word2Vec
• 13. تکنیک‌های امبدینگ: GloVe
• 14. تکنیک‌های امبدینگ: FastText
• 15. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 16. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 17. خودتوجهی (Self-Attention)
• 18. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 19. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 20. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. معماری GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 23. معماری BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 24. سایر معماری‌های LLM
• 25. فرایند پیش‌آموزش (Pre-training) LLMs
• 26. داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش
• 27. اهداف پیش‌آموزش: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 28. اهداف پیش‌آموزش: پیش‌بینی کلمه پوشانده شده
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 30. روش‌های تنظیم دقیق
• 31. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 32. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 33. یادگیری صفر-شات (Zero-shot Learning)
• 34. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 35. معیارهای ارزیابی: Perplexity
• 36. معیارهای ارزیابی: BLEU Score
• 37. معیارهای ارزیابی: ROUGE Score
• 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص
• 39. کاربردهای LLMs در تولید متن
• 40. تولید متن خلاقانه
• 41. تولید محتوای داستانی
• 42. تولید شعر و ترانه
• 43. تولید متن خبری
• 44. ترجمه ماشینی با LLMs
• 45. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 46. پاسخگویی به سوالات با LLMs
• 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 48. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 49. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 50. رابطه استخراج (Relation Extraction)
• 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 52. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 53. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 54. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 55. تولید کد با LLMs
• 56. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 57. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 58. کاربرد LLMs در بازاریابی و تبلیغات
• 59. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 60. کاربرد LLMs در امور حقوقی
• 61. کاربرد LLMs در حوزه مالی (بدون ربا)
• 62. اخلاق در LLMs
• 63. سوگیری (Bias) در LLMs
• 64. روش‌های کاهش سوگیری
• 65. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 66. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 67. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 68. چالش‌های فعلی در LLMs
• 69. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 70. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 71. یادگیری تقویتی در LLMs
• 72. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش (Knowledge-based LLMs)
• 73. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 74. طراحی پرسش‌های مؤثر برای LLMs
• 75. بهینه‌سازی پرسش‌ها برای وظایف خاص
• 76. استفاده از ابزارهای کمکی در Prompt Engineering
• 77. مدیریت خروجی‌های LLMs
• 78. فیلترینگ و اعتبارسنجی خروجی‌ها
• 79. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 80. رعایت چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
• 81. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 82. مبانی فقهی در کاربردهای LLMs
• 83. مباحث حقوقی در استفاده از LLMs
• 84. استانداردهای فنی در توسعه LLMs
• 85. پردازش زبان طبیعی فارسی با LLMs
• 86. چالش‌های زبان فارسی در LLMs
• 87. داده‌های آموزشی فارسی برای LLMs
• 88. مدل‌های زبانی بزرگ بومی‌سازی شده
• 89. کاربردهای LLMs در صنعت نرم‌افزار داخلی
• 90. کاربردهای LLMs در رسانه‌های داخلی
• 91. کاربردهای LLMs در نظام آموزشی کشور
• 92. نکات فنی در پیاده‌سازی LLMs
• 93. معماری‌های بهینه‌سازی شده برای LLMs
• 94. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 95. مقایسه عملکرد LLMs مختلف
• 96. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد خاص
• 97. اصول توسعه پایدار در LLMs
• 98. نوآوری‌ها و تحقیقات آتی در LLMs
• 99. چشم‌انداز آینده LLMs در ایران
• 100. جمع‌بندی و جمع‌بندی مباحث.