دوره درک جهان با مدل‌های زبانی بزرگ: ساختار، قابلیت‌ها و کاربردها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک جهان با مدل‌های زبانی بزرگ: ساختار، قابلیت‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
• 5. یادگیری عمیق و معماری‌های کلیدی
• 6. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): ظهور و اهمیت
• 7. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 8. ساختارهای پایه LLMs: ترنسفورمرها
• 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در LLMs
• 10. رمزگذارها و رمزگشاها در معماری ترنسفورمر
• 11. پردازش زبان طبیعی (NLP) و نقش LLMs
• 12. کارهای اساسی در NLP: تجزیه و تحلیل، برچسب‌گذاری
• 13. پیش‌پردازش متن برای LLMs
• 14. تکنیک‌های توکن‌سازی (Tokenization)
• 15. جاسازی کلمات (Word Embeddings) و مفاهیم آن
• 16. مدل‌های زبانی کلاسیک: N-grams
• 17. یادگیری نمایش‌های متنی (Text Representations)
• 18. یادگیری نمایش‌های متنی با شبکه‌های عصبی
• 19. معماری‌های مدرن LLMs: GPT و BERT
• 20. مقایسه GPT و BERT
• 21. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) LLMs
• 22. مجموعه داده‌های عظیم برای پیش‌فرض
• 23. فرآیند پیش‌فرض: اهداف و چالش‌ها
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 25. تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
• 27. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 28. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 29. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات
• 30. کاربرد LLMs در تولید متن خلاقانه
• 31. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 32. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متن
• 33. کاربرد LLMs در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 34. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 35. استدلال و دانش در LLMs
• 36. نحوه نمایش دانش در LLMs
• 37. استدلال منطقی در LLMs
• 38. درک معنایی و بافت در LLMs
• 39. ابهام‌زدایی معنایی کلمات
• 40. مدل‌سازی دانش جهانی در LLMs
• 41. چالش‌های نمایش جهان در LLMs
• 42. مدل‌سازی روابط بین اشیاء
• 43. مدل‌سازی روابط علی و معلولی
• 44. مدل‌سازی دانش ضمنی و صریح
• 45. ارزیابی LLMs: معیارها و روش‌ها
• 46. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 47. معیارهای ارزیابی برای درک مطلب
• 48. معیارهای ارزیابی برای استدلال
• 49. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLMs
• 50. سوگیری (Bias) در LLMs
• 51. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 52. تولید محتوای مضر و اطلاعات نادرست
• 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 54. اصول اخلاقی در طراحی و استفاده از LLMs
• 55. آینده LLMs: قابلیت‌های جدید
• 56. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 57. LLMs و تعامل انسان و ماشین
• 58. LLMs در حوزه‌های تخصصی: پزشکی، حقوق، آموزش
• 59. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
• 60. LLMs و حل مسائل پیچیده
• 61. نوآوری‌های در معماری LLMs
• 62. روش‌های کارآمدتر آموزش LLMs
• 63. بهینه‌سازی LLMs برای استقرار
• 64. LLMs و هوش عمومی مصنوعی (AGI)
• 65. مبانی استدلال در LLMs
• 66. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در LLMs
• 67. یادگیری پیوسته (Continual Learning) در LLMs
• 68. فهم عمیق‌تر ساختارهای زبانی
• 69. مدل‌سازی گرامر و نحو در LLMs
• 70. مدل‌سازی معناشناسی در LLMs
• 71. تولید زبان طبیعی (NLG) پیشرفته
• 72. تولید متن منسجم و مرتبط
• 73. تولید مکالمات طبیعی
• 74. تولید داستان و شعر
• 75. مدیریت حافظه در LLMs
• 76. مدل‌سازی دانش غیرزبانی
• 77. درک تصاویر و ویدئوها با LLMs
• 78. پردازش صدا با LLMs
• 79. تلفیق اطلاعات از منابع مختلف
• 80. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. کاربرد LLMs در رباتیک
• 82. کاربرد LLMs در تحلیل کلان داده
• 83. کاربرد LLMs در آموزش مجازی
• 84. یادگیری شخصی‌سازی شده با LLMs
• 85. امنیت و پایداری LLMs
• 86. مقابله با حملات متقابل (Adversarial Attacks)
• 87. مقاومت LLMs در برابر دستکاری
• 88. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 89. توسعه ابزارهای تفسیرپذیر LLMs
• 90. مفهوم "مدل در مدل" در LLMs
• 91. نمایش سلسله مراتبی دانش
• 92. نحوه بازنمایی مفاهیم انتزاعی
• 93. پردازش زبان طبیعی در چارچوب فقهی
• 94. کاربرد LLMs در استخراج احکام شرعی
• 95. تحلیل متون دینی با LLMs
• 96. تولید محتوای آموزشی سازگار با موازین شرعی
• 97. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی اسلامی
• 98. تحلیل ریسک در چارچوب بانکداری بدون ربا
• 99. مدل‌سازی قراردادهای مالی اسلامی
• 100. کاربرد LLMs در حوزه خانواده و تربیت