دوره آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند GPT-5) و کاربردهای عملی در محیط مایکروسافت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند GPT-5) و کاربردهای عملی در محیط مایکروسافت

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه و کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان
• 6. مفهوم خودتوجهی (Self-Attention)
• 7. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 8. توکن‌سازی (Tokenization) و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. انواع جاسازی کلمات: Word2Vec، GloVe، FastText
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 11. معرفی GPT-5
• 12. معماری GPT-5
• 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMs
• 15. فرآیند پیش‌آموزش
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 18. یادگیری با چند مثال (Few-shot Learning)
• 19. یادگیری بدون مثال (Zero-shot Learning)
• 20. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 21. معیارهای ارزیابی: Perplexity، BLEU، ROUGE
• 22. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید متن
• 23. خلاصه‌سازی متن
• 24. ترجمه ماشینی
• 25. پاسخ به سوالات
• 26. تولید کد
• 27. تکمیل خودکار متن
• 28. نوشتن مقالات و گزارش‌ها
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی در درک مطلب
• 30. تحلیل احساسات
• 31. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 32. استخراج اطلاعات
• 33. طبقه‌بندی متن
• 34. مدل‌های زبانی در محیط مایکروسافت
• 35. معرفی Microsoft Azure AI
• 36. سرویس Azure OpenAI
• 37. استفاده از GPT-5 در Microsoft 365 Copilot
• 38. کاربردهای Copilot در Word
• 39. کاربردهای Copilot در Excel
• 40. کاربردهای Copilot در PowerPoint
• 41. کاربردهای Copilot در Outlook
• 42. کاربردهای Copilot در Teams
• 43. Microsoft Graph و ادغام با مدل‌های زبانی
• 44. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی در مایکروسافت
• 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 46. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 47. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 48. روش‌های کاهش سوگیری
• 49. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 50. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی
• 51. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 52. تولید محتوای خلاقانه
• 53. نوشتن داستان و شعر
• 54. تولید دیالوگ برای بازی‌های ویدئویی
• 55. مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
• 56. تحلیل متون علمی
• 57. پیش‌بینی روندها در تحقیقات
• 58. مدل‌های زبانی و آموزش
• 59. تولید محتوای آموزشی
• 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ آموزشی
• 61. شخصی‌سازی یادگیری
• 62. مدل‌های زبانی و کسب‌وکار
• 63. خدمات مشتری مبتنی بر چت‌بات
• 64. تحلیل بازار و روندهای کسب‌وکار
• 65. بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی
• 66. مدل‌های زبانی در حوزه بهداشت و درمان
• 67. کمک به تشخیص پزشکی
• 68. تحلیل داده‌های پزشکی
• 69. تولید گزارش‌های پزشکی
• 70. مدل‌های زبانی و حقوق
• 71. تحلیل اسناد حقوقی
• 72. کمک به پژوهش‌های حقوقی
• 73. مدل‌های زبانی و دولت
• 74. پردازش و تحلیل اسناد دولتی
• 75. ارائه خدمات عمومی
• 76. مدیریت اطلاعات
• 77. مدل‌های زبانی و صنعت رسانه
• 78. تولید خبر
• 79. تحلیل محتوای رسانه‌ای
• 80. شخصی‌سازی محتوا
• 81. مدل‌های زبانی و توسعه نرم‌افزار
• 82. تولید کد
• 83. اشکال‌زدایی کد
• 84. مستندسازی کد
• 85. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 86. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 87. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 88. چالش‌های پیش رو در توسعه LLMs
• 89. فرصت‌های شغلی در حوزه LLMs
• 90. اهمیت یادگیری مداوم در هوش مصنوعی
• 91. کاربرد ابزارهای مایکروسافت برای توسعه‌دهندگان
• 92. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مایکروسافت
• 93. ابزارهای دیباگینگ پیشرفته
• 94. مدیریت پروژه با ابزارهای مایکروسافت
• 95. همکاری تیمی با پلتفرم‌های مایکروسافت
• 96. پروتکل‌های امنیتی در Azure
• 97. مدیریت دسترسی در سرویس‌های مایکروسافت
• 98. تطبیق‌پذیری مدل‌های زبانی با نیازهای خاص
• 99. توسعه چت‌بات‌های سفارشی
• 100. ایجاد دستیارهای هوشمند شخصی‌سازی‌شده