اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی روندهای نوظهور در داده‌های آموزشی LLM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روندهای نوظهور در داده‌های آموزشی LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: داده‌های مورد استفاده در آموزش پیش‌زمینه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های آموزشی
• 2. داده‌های آموزشی: انواع، منابع و جمع‌آوری
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 5. توکن‌سازی و تبدیل متن به اعداد
• 6. بردارسازی کلمات: روش‌های One-Hot Encoding و Word Embedding
• 7. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ: RNN، LSTM و GRU
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 9. مدل ترانسفورمر: ساختار و اجزا
• 10. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 12. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده‌های متنی
• 13. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 14. متریک‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 15. استفاده از داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌های زبانی
• 16. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی
• 17. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLM
• 18. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 19. مدل‌های زبانی دو زبانه و چند زبانه
• 20. تولید متن خلاقانه با استفاده از LLM
• 21. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 22. ترجمه ماشینی عصبی با استفاده از LLM
• 23. پاسخ به سوالات (Question Answering) با استفاده از LLM
• 24. تولید زیرنویس خودکار برای تصاویر و ویدیوها
• 25. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از LLM
• 26. تحلیل موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از LLM
• 27. استخراج اطلاعات (Information Extraction) از متن
• 28. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 29. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در آموزش LLM
• 30. بهینه‌سازی سرعت آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. استفاده از GPU و TPU در آموزش LLM
• 32. توزیع آموزش مدل‌های زبانی بزرگ بر روی چند دستگاه
• 33. مقایسه فریم‌ورک‌های محبوب یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch)
• 34. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
• 35. نحوه دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده
• 36. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 37. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت مدل‌های زبانی
• 38. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
• 39. تشخیص متن تولید شده توسط LLM
• 40. کاربردهای LLM در حوزه پزشکی
• 41. کاربردهای LLM در حوزه حقوقی
• 42. کاربردهای LLM در حوزه مالی
• 43. کاربردهای LLM در حوزه آموزش
• 44. کاربردهای LLM در حوزه خدمات مشتریان
• 45. آینده LLM و روندهای نوظهور
• 46. تأثیر LLM بر بازار کار
• 47. چالش‌ها و محدودیت‌های LLM
• 48. روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks) بر LLM
• 49. استفاده از LLM در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 50. تولید کد با استفاده از LLM
• 51. تولید محتوای بازاریابی با استفاده از LLM
• 52. بهبود سئو (SEO) با استفاده از LLM
• 53. استفاده از LLM در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 54. توسعه ابزارهای تحلیل داده متنی با استفاده از LLM
• 55. روند‌های جدید در معماری‌های ترانسفورمر
• 56. روش‌های کم‌حجم‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 57. یادگیری فعال (Active Learning) در داده‌های آموزشی LLM
• 58. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در LLM
• 59. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در LLM
• 60. استفاده از داده‌های غیرساختاریافته در آموزش LLM
• 61. مدیریت نسخه‌های داده و مدل در طول زمان
• 62. پایش و ارزیابی مستمر عملکرد LLM
• 63. تست A/B برای بهبود عملکرد LLM
• 64. مقایسه LLM‌های متن‌باز و تجاری
• 65. انتخاب مدل زبانی مناسب برای یک وظیفه خاص
• 66. هزینه‌های آموزش و استقرار LLM
• 67. بهینه‌سازی مدل برای استقرار بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 68. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 69. استفاده از دانش گراف (Knowledge Graph) در LLM
• 70. ادغام LLM با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی
• 71. توسعه رابط‌های کاربری برای تعامل با LLM
• 72. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های زبانی بزرگ