دوره مدل‌های زبانی بزرگ: دریچه‌ای به سوی آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: دریچه‌ای به سوی آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه هوش مصنوعی و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 4. معماری‌های سنتی مدل‌های زبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
• 7. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 8. شبکه‌های کانولوشنال در پردازش زبان
• 9. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 10. ترنسفورمرها: انقلابی در مدل‌های زبانی
• 11. لایه رمزگذار (Encoder) در ترنسفورمرها
• 12. لایه رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمرها
• 13. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 14. یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 15. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Word Prediction)
• 16. مدل‌سازی زبانی با احتمال شرطی
• 17. روش‌های نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 18. Word2Vec و GloVe
• 19. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 20. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش LLMs
• 21. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 22. Tokenization و Subword Tokenization
• 23. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 25. مدل‌های زبانی تفسیری (Discriminative LLMs)
• 26. معماری‌های پیشرفته LLMs
• 27. GPT-3 و مدل‌های مشابه
• 28. BERT و مدل‌های دوطرفه
• 29. RoBERTa و بهبودهای آن
• 30. XLNet و رویکرد ترتیبی
• 31. T5 و رویکرد تبدیل به تبدیل
• 32. LLaMA و مدل‌های متن‌باز
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تولید متن
• 34. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 35. تولید محتوای خبری و گزارشی
• 36. تولید شعر و متن ادبی
• 37. تولید کد برنامه‌نویسی
• 38. خلاصه‌سازی متن
• 39. ترجمه ماشینی با LLMs
• 40. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 41. سیستم‌های گفتگو (Chatbots)
• 42. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 43. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 44. مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 45. دسته‌بندی متن با LLMs
• 46. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 47. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 48. مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری
• 49. تولید سوالات امتحانی
• 50. ارزیابی پاسخ‌های دانشجویان
• 51. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 52. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 53. تحلیل متون پزشکی
• 54. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 55. ارائه اطلاعات پزشکی به زبان ساده
• 56. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 57. تحلیل اسناد حقوقی
• 58. کمک به نگارش لوایح
• 59. استخراج اطلاعات کلیدی از متون قانونی
• 60. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 61. تحلیل گزارش‌های مالی
• 62. پیش‌بینی روند بازار
• 63. تشخیص کلاهبرداری‌های مالی
• 64. اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 66. روش‌های کاهش سوگیری
• 67. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 68. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 69. کاربرد LLMs در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 70. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMs
• 71. تطبیق LLMs با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 72. استفاده از LLMs برای ترویج ارزش‌های اسلامی
• 73. مقابله با محتوای ضددینی و ضداخلاقی با LLMs
• 74. کاربرد LLMs در اقتصاد مقاومتی
• 75. تولید محتوای علمی و فرهنگی بومی
• 76. مدل‌های زبانی در حوزه علم و فناوری
• 77. تحلیل مقالات علمی
• 78. کمک به پژوهشگران
• 79. تولید محتوای علمی برای عموم
• 80. امنیت سایبری و LLMs
• 81. شناسایی تهدیدات سایبری
• 82. کمک به دفاع سایبری
• 83. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه
• 84. تولید محتوای رسانه‌ای سازگار
• 85. تحلیل محتوای رسانه‌ای
• 86. مقابله با اخبار جعلی
• 87. مدل‌های زبانی در حوزه هنر و فرهنگ
• 88. تولید آثار هنری دیجیتال
• 89. تحلیل آثار فرهنگی
• 90. ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 91. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش عالی
• 92. ارتقای کیفیت آموزش
• 93. دسترسی به دانش
• 94. نوآوری در روش‌های تدریس
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در ایران
• 96. زیرساخت‌های فنی مورد نیاز
• 97. نیروی انسانی متخصص
• 98. مقررات و چارچوب‌های قانونی
• 99. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 100. روندهای تحقیقاتی آینده