دوره تحلیل و پردازش داده با استفاده از مدل‌های پیشرفته زبان (Gemini) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پردازش داده با استفاده از مدل‌های پیشرفته زبان (Gemini)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی برای تحلیلگران داده
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 6. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 9. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان بزرگ
• 10. نحوه آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 11. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ در تحلیل داده
• 12. تولید متن با استفاده از LLMs
• 13. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMs
• 14. ترجمه ماشینی با استفاده از LLMs
• 15. تحلیل احساسات با استفاده از LLMs
• 16. استخراج اطلاعات از متن با استفاده از LLMs
• 17. پاسخ به پرسش با استفاده از LLMs
• 18. کدنویسی با استفاده از LLMs
• 19. مدل‌های زبان بزرگ و تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 20. مدل‌های زبان بزرگ و تحلیل داده‌های بدون ساختار
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 22. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ
• 23. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 25. چالش‌های استفاده از مدل‌های زبان بزرگ
• 26. اخلاق در مدل‌های زبان بزرگ
• 27. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 28. سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ
• 29. کاهش سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ
• 30. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 31. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی (NLU)
• 32. کاربرد LLMs در تولید زبان طبیعی (NLG)
• 33. مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ
• 34. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 35. مدل‌های زبانی برای خوشه‌بندی متن
• 36. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. مدل‌های زبانی برای تشخیص رابطه (Relation Extraction)
• 38. مدل‌های زبانی برای مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 39. مدل‌های زبانی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 40. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های مالی
• 41. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 42. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های حقوقی
• 43. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های علمی
• 44. مدل‌های زبانی برای تولید کد پایتون
• 45. مدل‌های زبانی برای دیباگ کردن کد
• 46. مدل‌های زبانی برای مستندسازی کد
• 47. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های بازاریابی
• 48. مدل‌های زبانی برای اتوماسیون وظایف اداری
• 49. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌های هوشمند
• 50. طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات با LLMs
• 51. ارزیابی عملکرد چت‌بات‌ها
• 52. مدل‌های زبان بزرگ و پردازش تصویر
• 53. ترکیب LLMs با مدل‌های بینایی ماشین
• 54. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های چندوجهی
• 55. امنیت در مدل‌های زبان بزرگ
• 56. حفاظت در برابر حملات به LLMs
• 57. مدیریت دانش با استفاده از LLMs
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
• 59. تحلیل روندها با استفاده از LLMs
• 60. پیش‌بینی با استفاده از LLMs
• 61. مدل‌های زبانی برای درک و تولید محتوای چندزبانه
• 62. مدیریت پروژه‌های مبتنی بر LLMs
• 63. نرم‌افزارهای تحلیل داده با پشتیبانی LLMs
• 64. ابزارهای تعاملی با LLMs
• 65. راهنمای عملی استفاده از LLMs در کسب‌وکار
• 66. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از LLMs
• 67. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه LLMs
• 68. آموزش مداوم و به‌روزرسانی LLMs
• 69. مقایسه LLMs مختلف موجود
• 70. معماری‌های نوین در مدل‌های زبان بزرگ
• 71. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق برای LLMs
• 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 73. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در LLMs
• 74. یادگیری تقویتی در تنظیم LLMs
• 75. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه با LLMs
• 76. تکنیک‌های خلاصه‌سازی پیشرفته
• 77. تکنیک‌های ترجمه ماشینی عصبی
• 78. تحلیل احساسات چندلایه
• 79. استخراج اطلاعات پیچیده از متن
• 80. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 81. تولید کد با قابلیت اطمینان بالا
• 82. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های زمان‌بندی شده
• 83. مدل‌سازی زبان برای داده‌های صوتی
• 84. مدل‌سازی زبان برای داده‌های تصویری
• 85. مدل‌سازی زبان برای داده‌های ویدئویی
• 86. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
• 87. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 88. کاربرد LLMs در صنعت رسانه
• 89. کاربرد LLMs در آموزش
• 90. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 91. کاربرد LLMs در حوزه حقوق
• 92. کاربرد LLMs در حوزه مالی
• 93. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 94. نوآوری‌های آتی در LLMs
• 95. چالش‌های پیش روی توسعه LLMs
• 96. نقش LLMs در تحول دیجیتال
• 97. راهنمای عملی برای تحلیلگران داده با LLMs
• 98. مبانی پیاده‌سازی LLMs در پروژه‌ها
• 99. انتخاب مدل زبان بزرگ مناسب
• 100. بهینه‌سازی عملکرد LLMs