اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و شبکه‌های ترنسفورمر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و شبکه‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های مولد در صنعت
• 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 3. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و محدودیت‌های آن
• 4. ظهور معماری ترنسفورمر و تحول در پردازش زبان طبیعی
• 5. مکانیسم توجه به خود در شبکه‌های ترنسفورمر
• 6. ساختار رمزگذار و رمزگشا در مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن و توکنایزیشن در مدل‌های مدرن
• 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت‌شده
• 9. مفاهیم و روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 10. استراتژی‌های پیش‌آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های کلان
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 12. روش‌های بهینه‌سازی و کاهش ابعاد مدل‌های ترنسفورمر
• 13. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی
• 14. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 15. استفاده از یادگیری با داده‌های اندک در مدل‌های مولد
• 16. آشنایی با مدل‌های انتشار و تولید تصویر
• 17. ساختار و عملکرد مدل‌های مولد تقابلی
• 18. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 19. اخلاق در هوش مصنوعی و الزامات توسعه مسئولانه
• 20. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 21. محدودیت‌های فنی و مقابله با توهم در مدل‌های زبانی
• 22. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 23. زیرساخت‌های سخت‌افزاری مورد نیاز برای پردازش مدل‌های سنگین
• 24. روش‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های محلی
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های مولد با سامانه‌های نرم‌افزاری سازمانی
• 26. طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 28. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با مدل‌های زبانی
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی خودکار مبتنی بر دانش سازمانی
• 30. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه ملی