دوره فهم و پردازش زبان طبیعی با LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فهم و پردازش زبان طبیعی با LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و تحولات پردازش زبان طبیعی
• 3. مبانی زبان‌شناسی برای پردازش زبان طبیعی
• 4. واج‌شناسی و آواشناسی در پردازش زبان طبیعی
• 5. صرف و نحو زبان در پردازش زبان طبیعی
• 6. معناشناسی و کاربردشناسی در پردازش زبان طبیعی
• 7. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 8. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 9. معماری‌های ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. پارامترها و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 16. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. کاربرد تنظیم دقیق در وظایف خاص
• 18. تنظیم دقیق با استفاده از دستورالعمل‌ها (Instruction Tuning)
• 19. یادگیری با چند نمونه (Few-shot Learning)
• 20. یادگیری با صفر نمونه (Zero-shot Learning)
• 21. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 22. اصول و مبانی RLHF
• 23. پیاده‌سازی RLHF
• 24. چالش‌های RLHF
• 25. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 28. روش‌های ارزیابی انسان‌محور
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. تولید متن
• 31. خلاصه‌سازی متن
• 32. ترجمه ماشینی
• 33. پاسخگویی به پرسش
• 34. تحلیل احساسات
• 35. طبقه‌بندی متن
• 36. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 37. استخراج رابطه
• 38. تولید کد
• 39. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 40. طراحی و توسعه ربات‌های گفتگو
• 41. کاربرد ربات‌های گفتگو در خدمات مشتری
• 42. ربات‌های گفتگو در آموزش
• 43. ربات‌های گفتگو در سلامت
• 44. امنیت و اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
• 45. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 46. شناسایی و کاهش سوگیری
• 47. مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs
• 48. حریم خصوصی و داده‌ها
• 49. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 50. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی بزرگ
• 51. روش‌های تفسیرپذیری
• 52. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای حساس
• 53. مدل‌های زبانی بزرگ در زبان فارسی
• 54. چالش‌های پردازش زبان فارسی با LLMs
• 55. منابع داده فارسی برای آموزش LLMs
• 56. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
• 57. کاربردهای LLMs در کسب‌وکارهای ایرانی
• 58. کاربرد LLMs در صنعت بانکداری بدون ربا
• 59. کاربرد LLMs در صنعت بیمه اسلامی
• 60. کاربرد LLMs در آموزش مجازی
• 61. کاربرد LLMs در خدمات دولتی
• 62. کاربرد LLMs در فرهنگ و هنر
• 63. کاربرد LLMs در تولید محتوای آموزشی
• 64. کاربرد LLMs در مدیریت دانش سازمانی
• 65. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. کاربرد LLMs در توصیه‌گرهای محتوا
• 67. کاربرد LLMs در توصیه‌گرهای محصول
• 68. پردازش زبان طبیعی در استخراج اطلاعات
• 69. استخراج اطلاعات از اسناد رسمی
• 70. استخراج اطلاعات از متون حقوقی
• 71. استخراج اطلاعات از متون پزشکی
• 72. پردازش زبان طبیعی در تحلیل گفتمان
• 73. تحلیل گفتمان سیاسی
• 74. تحلیل گفتمان اجتماعی
• 75. تحلیل گفتمان رسانه‌ای
• 76. پردازش زبان طبیعی در تولید شعر و ادبیات
• 77. تولید شعر با مضامین انقلابی و دفاع مقدس
• 78. تولید داستان و رمان با رویکرد ایرانی-اسلامی
• 79. پردازش زبان طبیعی در بازی‌های رایانه‌ای
• 80. تولید دیالوگ برای شخصیت‌های بازی
• 81. طراحی سناریوهای داستانی برای بازی‌ها
• 82. مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 83. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 84. کاربرد LLMs در تولید تصاویر و صدا
• 85. پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های کلان
• 86. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 87. تحلیل داده‌های خبری
• 88. پردازش زبان طبیعی و امنیت سایبری
• 89. شناسایی حملات فیشینگ
• 90. تحلیل بدافزارها
• 91. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ
• 92. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 94. مدل‌های زبانی بزرگ برای زبان‌های کم‌منبع
• 95. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 96. مسائل حقوقی مربوط به استفاده از LLMs در ایران
• 97. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و LLMs
• 98. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با LLMs
• 99. حدود شرعی در تولید و استفاده از محتوای LLMs