اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. فرآیند پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. توکن‌بندی و تبدیل متن به بردار در مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم پایه در مدل‌سازی زبانی احتمالی
• 6. تفاوت مدل‌های زبانی انکودر، دکودر و مدل‌های ترکیبی
• 7. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از مجموعه‌داده‌های متنی بزرگ
• 8. چالش‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 9. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 10. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های زبانی
• 11. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و نحوه استفاده از آن‌ها
• 12. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و پردازش متون فارسی
• 13. مهندسی پرامپت و تکنیک‌های بهینه‌سازی پرسش‌ها
• 14. تکنیک‌های یادگیری درون‌متنی و یادگیری چندنمونه‌ای
• 15. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید و تکمیل خودکار کد
• 16. کاربرد مدل‌های زبانی در مستندسازی پروژه‌های نرم‌افزاری
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های توسعه نرم‌افزار
• 18. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای فراخوانی مدل‌های زبانی
• 19. مبانی بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی در متون
• 20. ساختار و معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 21. تکنیک تولید افزوده با بازیابی برای افزایش دقت مدل
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در وظایف تخصصی
• 23. ملاحظات اخلاقی و انطباق با حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
• 24. بررسی سوگیری‌های زبانی و روش‌های کاهش آن در مدل‌ها
• 25. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ و خطاهای رایج
• 26. روش‌های فشرده‌سازی و کوانتایز کردن مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های محلی
• 27. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدل‌های زبانی
• 28. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل
• 29. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای اجرای مدل‌های محلی
• 30. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط‌های عملیاتی
• 31. امنیت در تعامل با مدل‌های زبانی و مقابله با تزریق پرامپت
• 32. استفاده از مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات ساختاریافته از متن غیرساختاریافته
• 33. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای تست نرم‌افزار
• 34. مدل‌سازی و تحلیل احساسات متون فارسی با ابزارهای نوین
• 35. آشنایی با مدل‌های زبانی چندوجهی و کاربردهای آن‌ها
• 36. نقش مدل‌های زبانی در تسهیل آموزش و یادگیری الکترونیک
• 37. تجزیه و تحلیل کدهای پیچیده با کمک مدل‌های زبانی
• 38. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید خودکار تست‌های واحد
• 39. بررسی آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار ایران
• 40. تدوین نقشه راه برای توسعه محصولات مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ