اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی معماری و آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی معماری و آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و تاریخچه هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. نقش توکن‌سازی در پردازش متن
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 6. پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه داده‌های حجیم
• 7. روش‌های بردارسازی و تعبیه کلمات
• 8. مدیریت کیفیت داده‌ها در یادگیری عمیق
• 9. مبانی یادگیری نظارت‌شده در مدل‌های زبانی
• 10. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. استراتژی‌های تنظیم دقیق برای کاربردهای تخصصی
• 12. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 13. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 14. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 15. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌ها
• 16. تکنیک‌های افزایش زمینه و حافظه مدل
• 17. معماری بازیابی اطلاعات در سیستم‌های تولیدکننده
• 18. کاربرد پایگاه‌داده‌های برداری در هوش مصنوعی
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با داده‌های سازمانی
• 20. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 21. شناسایی و کاهش سوگیری‌های الگوریتمی در داده‌های آموزشی
• 22. امنیت و تاب‌آوری مدل‌های زبانی در برابر حملات تزریق پرامپت
• 23. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 24. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در توسعه هوش مصنوعی
• 25. بهینه‌سازی هایپرهایپرپارامترها در مدل‌های عمیق
• 26. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های عیب‌یابی
• 27. تکنیک‌های انتقال یادگیری در حوزه‌های تخصصی
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
• 29. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 30. نقش داده‌های باکیفیت در کاهش توهمات مدل
• 31. معماری سیستم‌های پاسخ‌گو مبتنی بر دانش بومی
• 32. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی
• 33. چالش‌های زبانی در مدل‌های چندزبانه
• 34. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی‌های تولید شده
• 35. مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 36. آینده هوش مصنوعی مولد و رویکردهای نوین معماری
• 37. مستندسازی و مدیریت چرخه عمر پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. استانداردهای اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های هوش مصنوعی