اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تحلیل هوشمند و استخراج داده از متون فارسی و انگلیسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تحلیل هوشمند و استخراج داده از متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. آشنایی با توکنایزرها و نحوه تبدیل متن به بردار
• 5. آموزش مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 6. استفاده از مدل‌های زبانی در محیط‌های بومی و امن
• 7. آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل هوشمند
• 8. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 9. نرمال‌سازی و اصلاح خطاهای نگارشی در متون فارسی
• 10. تکنیک‌های استخراج موجودیت‌های نامدار در متون فارسی
• 11. تحلیل احساسات و استخراج نظرات کاربران
• 12. مهندسی پرامپت برای استخراج داده‌های ساختاریافته
• 13. روش‌های یادگیری چندنمونه‌ای و صفرنمونه‌ای
• 14. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا
• 15. معماری تولید افزوده با بازیابی برای افزایش دقت مدل
• 16. استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری برای جستجوی معنایی
• 17. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی با رعایت امانت محتوا
• 18. طبقه‌بندی هوشمند متون بر اساس دسته‌بندی‌های سازمانی
• 19. استخراج روابط بین مفاهیم در اسناد متنی
• 20. پاسخ‌گویی به سوالات بر اساس اسناد داخلی و تخصصی
• 21. ارزیابی دقت و صحت خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 22. روش‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک برای اجرا روی سرورهای داخلی
• 24. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم مدل
• 25. تطبیق مدل‌های زبانی با حوزه‌های تخصصی پزشکی و فنی
• 26. امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی و حفاظت از داده‌ها
• 27. حریم خصوصی و حاکمیت داده در تحلیل متون حساس
• 28. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 29. شناسایی و مقابله با سوگیری‌های زبانی در مدل‌ها
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با فرآیندهای کسب‌وکار
• 31. خودکارسازی گزارش‌گیری از داده‌های متنی حجیم
• 32. تحلیل هوشمند اسناد حقوقی و قراردادها
• 33. استخراج داده از جداول و فرم‌های متنی
• 34. تکنیک‌های نگاشت دانش و ایجاد گراف‌های دانش
• 35. کاربرد مدل‌های زبانی در پشتیبانی هوشمند مشتریان
• 36. بهبود موتورهای جستجوی داخلی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 37. نظارت بر کیفیت تحلیل داده‌های متنی در مقیاس بزرگ
• 38. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 39. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌های متنی
• 40. آینده‌نگری در حوزه پردازش زبان طبیعی و مدل‌های پیشرفته