دوره تولید متن با بازیابی افزوده: رویکرد گفتگومحور و درونی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید متن با بازیابی افزوده: رویکرد گفتگومحور و درونی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی پیشرفته و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. مقدمه بر مدل‌های زبانی
• 6. معماری ترنسفورمر
• 7. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. مبانی تولید متن با مدل‌های زبانی
• 9. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
• 10. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 11. مقدمه بر تکنیک‌های بازیابی اطلاعات
• 12. بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا
• 13. آشنایی با پایگاه‌های دانش
• 14. ساختار پایگاه‌های دانش
• 15. جستجوی معنایی در پایگاه‌های دانش
• 16. مقدمه بر تولید متن با بازیابی افزوده (RAG)
• 17. اجزای سیستم RAG
• 18. روند کار سیستم RAG
• 19. مزایای RAG نسبت به مدل‌های زبانی صرف
• 20. چالش‌های اولیه در RAG
• 21. مقدمه بر تولید متن چندمرحله‌ای
• 22. نیاز به تعامل چندمرحله‌ای در وظایف پیچیده
• 23. مفهوم گفتگومحوری در تولید متن
• 24. تولید متن با رویکرد گفتگومحور
• 25. مقدمه بر مونولوگ درونی (Inner Monologue)
• 26. نقش مونولوگ درونی در استدلال
• 27. مونولوگ درونی در پردازش زبان طبیعی
• 28. یادگیری مونولوگ درونی
• 29. پیاده‌سازی مونولوگ درونی در مدل‌های زبانی
• 30. مدل‌سازی مونولوگ درونی برای بهبود تولید متن
• 31. تولید متن با یادگیری مونولوگ درونی
• 32. مفهوم IM-RAG
• 33. اجزای معماری IM-RAG
• 34. روند کار IM-RAG
• 35. تفاوت IM-RAG با RAG سنتی
• 36. پیاده‌سازی IM-RAG
• 37. آموزش مدل IM-RAG
• 38. بهینه‌سازی مدل IM-RAG
• 39. ارزیابی عملکرد IM-RAG
• 40. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 41. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 42. ارزیابی کیفی خروجی IM-RAG
• 43. کاربردهای IM-RAG در پرسش و پاسخ
• 44. کاربردهای IM-RAG در خلاصه‌سازی متن
• 45. کاربردهای IM-RAG در تولید محتوای خلاقانه
• 46. کاربردهای IM-RAG در دستیارهای هوشمند
• 47. کاربردهای IM-RAG در آموزش
• 48. کاربردهای IM-RAG در پژوهش
• 49. مقدمه بر مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
• 50. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 51. امنیت در مدل‌های زبانی
• 52. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 53. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 54. ارزیابی و اطمینان از انطباق با قوانین
• 55. اصول تولید محتوای اخلاقی و قانونی
• 56. ملاحظات فرهنگی در تولید متن
• 57. تولید محتوای متناسب با ارزش‌های جامعه
• 58. چارچوب‌های قانونی برای محتوای دیجیتال
• 59. تدوین سیاست‌های محتوایی در ایران
• 60. نقش شورای عالی انقلاب فرهنگی در محتوای دیجیتال
• 61. حدود شرعی در تولید محتوا
• 62. انطباق با مذهب رسمی کشور (تشیع اثنی‌عشری)
• 63. ملاحظات فقهی در اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 64. اقتصاد مقاومتی و بانکداری بدون ربا
• 65. چارچوب‌های قانونی وزارت ارشاد برای هنر
• 66. روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 67. دیدگاه‌های تاریخ و سیاست بر اساس منافع ملی
• 68. استانداردهای پزشکی و دارویی وزارت بهداشت
• 69. پیاده‌سازی IM-RAG با ابزارهای متن‌باز
• 70. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 71. تنظیم پارامترهای مدل IM-RAG
• 72. پیش‌پردازش داده‌ها برای IM-RAG
• 73. پس‌پردازش خروجی IM-RAG
• 74. مدیریت پایگاه دانش در IM-RAG
• 75. به‌روزرسانی پایگاه دانش
• 76. تکنیک‌های پیشرفته بازیابی اطلاعات
• 77. تکنیک‌های پیشرفته تولید متن
• 78. مدیریت حافظه در سیستم‌های گفتگو
• 79. مدل‌سازی اطلاعات زمینه‌ای
• 80. استفاده از بازخورد کاربر
• 81. توسعه سیستم‌های گفتگو محور با IM-RAG
• 82. کاربرد IM-RAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ پیچیده
• 83. کاربرد IM-RAG در تولید توضیحات فنی
• 84. کاربرد IM-RAG در تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی
• 85. کاربرد IM-RAG در تولید ادبیات داستانی
• 86. کاربرد IM-RAG در آموزش زبان
• 87. کاربرد IM-RAG در مشاوره تحصیلی
• 88. کاربرد IM-RAG در پشتیبانی فنی
• 89. کاربرد IM-RAG در تحقیق و توسعه
• 90. آینده پژوهی در زمینه مدل‌های زبانی و RAG
• 91. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 92. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی پیشرفته
• 93. راهکارهای مقیاس‌پذیری سیستم‌های IM-RAG
• 94. امنیت و پایداری سیستم‌های تولید متن
• 95. نکات تکمیلی در طراحی معماری IM-RAG
• 96. جمع‌بندی مباحث پیشرفته IM-RAG
• 97. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در RAG
• 98. تأثیر IM-RAG بر حوزه‌های مختلف
• 99. درس‌های آموخته شده از پیاده‌سازی IM-RAG
• 100. مسیرهای پژوهشی آتی در IM-RAG