دوره دستیابی به تسلط در LLM: ابزارها و پلتفرم‌های حرفه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دستیابی به تسلط در LLM: ابزارها و پلتفرم‌های حرفه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های LLM**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. معماری پایه‌ی مدل‌های ترنسفورمر
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان طبیعی
• 5. مفاهیم کلیدی در آموزش مدل‌های زبان: توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 6. جاسازی‌های واژگانی: Word2Vec، GloVe و FastText
• 7. روش‌های پیشرفته‌تر جاسازی: ELMo و BERT
• 8. مبانی مدل‌های زبانی آماری
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی کلمه بعدی
• 10. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
• 12. مفهوم Attention و مکانیزم خود-توجهی (Self-Attention)
• 13. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 14. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده: GPT و BERT
• 15. فرهنگ لغت و واژگان در LLMها
• 16. روش‌های پیش‌پردازش متن برای LLMها
• 17. پاکسازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 18. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی حروف و علائم
• 19. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 20. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی زبان: N-grams
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر احتمال شرطی
• 22. آموزش مدل‌های زبانی: داده‌ها و پارامترها
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 24. مفاهیم اولیه در یادگیری عمیق برای NLP
• 25. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 26. بهینه‌سازها (Optimizers): SGD، Adam، RMSprop
• 27. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 28. مدیریت حافظه و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 29. رگولاریزاسیون (Regularization): Dropout، L1/L2
• 30. معماری‌های پیشرفته‌تر ترنسفورمر
• 31. معماری GPT-2 و GPT-3
• 32. معماری BERT و مشتقات آن (RoBERTa, ALBERT)
• 33. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 34. کاربردهای LLM در تولید متن
• 35. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 36. ترجمه ماشینی عصبی
• 37. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 38. تولید محتوا و نگارش خلاقانه
• 39. تحلیل احساسات و نظرات
• 40. طبقه‌بندی متن و تشخیص موضوع
• 41. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 42. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 43. مدل‌های زبانی برای وظایف مکالمه‌ای (Chatbots)
• 44. ابزارهای توسعه و پلتفرم‌های LLM
• 45. کتابخانه‌های محبوب NLP: NLTK، SpaCy
• 46. چارچوب‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، PyTorch
• 47. پلتفرم‌های ابری برای LLM: Google AI Platform، AWS SageMaker
• 48. استفاده از Hugging Face Transformers
• 49. مدیریت داده‌ها و مجموعه داده‌ها
• 50. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 51. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
• 52. ارزیابی عملکرد مدل‌های LLM
• 53. معیارهای دقیق‌تر ارزیابی: BLEU، ROUGE
• 54. آزمایش و اعتبارسنجی مدل
• 55. تجزیه و تحلیل خطا (Error Analysis)
• 56. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 57. ملاحظات اخلاقی در LLMها
• 58. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 59. شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability)
• 60. امنیت و حریم خصوصی در LLMها
• 61. کاربردهای LLM در حوزه‌های علمی و پژوهشی
• 62. تحلیل متون علمی و مقالات
• 63. کشف دانش و استخراج اطلاعات
• 64. پیش‌بینی روندهای علمی
• 65. استفاده از LLM در آموزش
• 66. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 67. سیستم‌های هوشمند پشتیبان یادگیری
• 68. ارزیابی خودکار تکالیف و پروژه‌ها
• 69. LLMها در صنعت و کسب‌وکار
• 70. اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 71. تحلیل بازار و رفتار مشتری
• 72. پشتیبانی مشتری هوشمند
• 73. توسعه ابزارهای کدنویسی با LLM
• 74. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 75. اصول طراحی پرامپت مؤثر
• 76. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 77. پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
• 78. پرامپت‌های مبتنی بر مثال (Few-Shot Prompting)
• 79. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 80. فشرده‌سازی مدل‌های LLM
• 81. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 82. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 83. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 84. مدل‌های متن به تصویر (Text-to-Image Models)
• 85. معماری‌های مولد تصویر: DALL-E، Stable Diffusion
• 86. کاربردها و ملاحظات اخلاقی در مدل‌های متن به تصویر
• 87. مدل‌های متن به صدا (Text-to-Speech Models)
• 88. تولید صدای انسان‌نما با کیفیت بالا
• 89. کاربردها و چالش‌های مدل‌های متن به صدا
• 90. مدل‌های زبانی برای کدنویسی (Code LLMs)
• 91. تولید کد، تکمیل کد و رفع اشکال
• 92. استفاده از LLMها در چارچوب قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 93. اصول انطباق محتوای LLM با موازین شرعی و قانونی
• 94. بررسی مصادیق ممنوعیت در خروجی LLMها
• 95. راهکارهای فنی و محتوایی برای انطباق
• 96. مدیریت ریسک و نظارت بر خروجی LLMها
• 97. نقش متخصصان در تضمین انطباق محتوا
• 98. آموزش و توانمندسازی کاربران در استفاده مسئولانه از LLMها