دوره نکات کلیدی برای استقرار موفق LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نکات کلیدی برای استقرار موفق LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: استقرار (Deployment) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبان
• 3. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی
• 5. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبان (RNN, LSTM, GRU)
• 6. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 7. مدل‌های زبانی پیش‌ت huấn (Pre-trained Language Models)
• 8. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 9. فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبان
• 11. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبان
• 12. توکنایزرها و روش‌های کدگذاری متن
• 13. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 14. کاربردهای اصلی مدل‌های زبان بزرگ
• 15. تولید متن و خلاصه سازی
• 16. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبان
• 17. پاسخ به پرسش و استخراج اطلاعات
• 18. تحلیل احساسات و نظرات
• 19. دسته‌بندی متن و تشخیص موضوع
• 20. مدل‌سازی موضوعی با LLMs
• 21. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
• 22. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 23. استفاده از LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 24. تولید کد با مدل‌های زبان
• 25. کاربرد LLMs در علوم پزشکی
• 26. تحلیل داده‌های پزشکی با LLMs
• 27. کاربرد LLMs در حقوق و قانون
• 28. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 29. اصول اخلاقی در استفاده از LLMs
• 30. سوگیری در مدل‌های زبان و راهکارهای کاهش آن
• 31. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری LLMs
• 32. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 33. چالش‌های استقرار LLMs در محیط‌های سازمانی
• 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان
• 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 36. معیارهای ارزیابی مدل‌های درک متن
• 37. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمد
• 38. فشرده‌سازی مدل‌های زبان
• 39. توزیع مدل‌های زبان
• 40. زیرساخت‌های لازم برای استقرار LLMs
• 41. سخت‌افزار مورد نیاز برای LLMs
• 42. نرم‌افزار و فریم‌ورک‌های LLMs
• 43. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 44. اصول یادگیری ماشین
• 45. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 46. یادگیری تقویتی
• 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 49. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 50. معماری‌های مبتنی بر توجه
• 51. مدل‌های زبان چندزبانه
• 52. آموزش مدل‌های زبان از ابتدا
• 53. آموزش مدل‌های زبان با داده‌های خاص دامنه
• 54. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 55. تنظیم دقیق با استفاده از دستورالعمل‌ها (Instruction Tuning)
• 56. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 57. یادگیری با مثال‌های کم (Few-shot Learning)
• 58. یادگیری بدون مثال (Zero-shot Learning)
• 59. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. مجموعه داده‌های فارسی برای LLMs
• 62. تنظیم دقیق LLMs برای فارسی
• 63. تولید متن فارسی با LLMs
• 64. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
• 65. پاسخ به پرسش به زبان فارسی
• 66. تحلیل احساسات متن فارسی
• 67. دسته‌بندی متن فارسی
• 68. کاربرد LLMs در کسب‌وکارهای ایرانی
• 69. استقرار LLMs در سیستم‌های پشتیبانی مشتری
• 70. استفاده از LLMs برای تولید محتوا در کسب‌وکارها
• 71. تحلیل بازار و رقبا با LLMs
• 72. بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی با LLMs
• 73. چالش‌های قانونی و مقرراتی در استفاده از LLMs در ایران
• 74. انطباق LLMs با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 75. ملاحظات فقهی و شرعی در استفاده از LLMs
• 76. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات در LLMs
• 77. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های مبتنی بر LLMs
• 78. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
• 79. مدیریت ریسک در استقرار LLMs
• 80. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 81. مدل‌های زبانی مولد پیشرفته
• 82. مدل‌های زبانی با درک عمیق‌تر
• 83. هوش مصنوعی عمومی و نقش LLMs
• 84. همکاری انسان و هوش مصنوعی
• 85. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با LLMs
• 86. مسیر شغلی در حوزه LLMs
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده