دوره مهندسی و توسعه مدل‌های زبان بزرگ با رویکرد متن‌باز همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و توسعه مدل‌های زبان بزرگ با رویکرد متن‌باز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 3. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 4. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 5. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
• 6. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 7. مجموعه داده‌های متنی برای آموزش
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبان
• 9. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 10. تکنیک‌های توکنیزه‌سازی (Tokenization)
• 11. مدل‌های زبانی آماری
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 15. واحد حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 16. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 17. ترنسفورمرهای پایه
• 18. مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده (Pre-trained Models)
• 19. BERT و خانواده آن
• 20. GPT و خانواده آن
• 21. تفاوت‌های معماری BERT و GPT
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های زبان (Fine-tuning)
• 23. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 24. تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 25. استفاده از مدل‌های زبان در تسک‌های مختلف
• 26. خلاصه‌سازی متن
• 27. ترجمه ماشینی
• 28. پاسخ به سوالات
• 29. تحلیل احساسات
• 30. طبقه‌بندی متن
• 31. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 32. تولید متن خلاقانه
• 33. فهم معنایی متن
• 34. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 35. قوانین و مقررات محتوای دیجیتال
• 36. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 37. کاربرد مدل‌های زبان در صنعت
• 38. کاربرد مدل‌های زبان در آموزش
• 39. کاربرد مدل‌های زبان در پژوهش
• 40. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبان
• 41. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
• 42. انواع خطاهای مدل‌های زبان
• 43. تفسیرپذیری مدل‌های زبان (Interpretability)
• 44. شفافیت در مدل‌های زبان
• 45. مدیریت سوگیری در مدل‌های زبان
• 46. تشخیص و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 47. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 48. مدل‌های زبان کوچک‌تر و بهینه‌تر
• 49. فشرده‌سازی مدل‌های زبان
• 50. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 51. کوانتیزه‌سازی مدل‌ها (Quantization)
• 52. استفاده از سخت‌افزارهای بهینه
• 53. پردازش موازی و توزیع‌شده
• 54. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبان
• 55. ابزارهای متن‌باز برای مدل‌های زبان
• 56. کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 57. فریم‌ورک‌های متن‌باز (TensorFlow, PyTorch)
• 58. Hugging Face Transformers
• 59. استفاده از مدل‌های زبان محلی (Local LLMs)
• 60. پیاده‌سازی مدل‌های زبان با Python
• 61. آموزش مدل‌های زبان از ابتدا
• 62. مجموعه داده‌های عمومی برای آموزش
• 63. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی
• 64. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 65. اعتبارسنجی مجموعه داده‌ها
• 66. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبان
• 67. استقرار مدل‌های زبان
• 68. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
• 69. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 70. امنیت در مدل‌های زبان
• 71. حملات adversarrial به مدل‌های زبان
• 72. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
• 73. حریم خصوصی در مدل‌های زبان
• 74. استفاده از داده‌های خصوصی
• 75. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (Differential Privacy)
• 76. مدل‌های زبان چندزبانه
• 77. ترجمه ماشینی عصبی
• 78. مدل‌های زبان برای زبان فارسی
• 79. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 80. منابع داده‌ای فارسی
• 81. مدل‌های زبان مبتنی بر دانش (Knowledge-based LLMs)
• 82. ادغام دانش خارجی در مدل‌های زبان
• 83. تکنیک‌های استخراج دانش
• 84. مدل‌های زبان مولد (Generative LLMs)
• 85. کاربردهای تولید متن
• 86. تولید کد با مدل‌های زبان
• 87. مدل‌های زبان برای وظایف خاص حوزه‌ای
• 88. مدل‌های زبان در حوزه پزشکی
• 89. مدل‌های زبان در حوزه حقوقی
• 90. مدل‌های زبان در حوزه مالی
• 91. ملاحظات قانونی و شرعی در توسعه مدل‌های زبان
• 92. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (اشاره غیرمستقیم به عدم ترویج)
• 93. استانداردهای پوشش در محتوای آموزشی
• 94. مبانی اخلاق در توسعه نرم‌افزار
• 95. اصول مهندسی نرم‌افزار پایدار
• 96. ساختار داده‌های پیشرفته برای مدل‌های زبان
• 97. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 98. معماری‌های عصبی نوین
• 99. مقایسه مدل‌های زبان متن‌باز و تجاری
• 100. آینده مدل‌های زبان بزرگ