دوره یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی: از پایه تا پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی: از پایه تا پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی در مدل های زبانی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. پیش‌پردازش داده ها برای مدل های زبانی
• 6. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 7. آموزش مدل های زبانی از ابتدا
• 8. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی
• 9. فرهنگ لغات و واژگان در مدل های زبانی
• 10. مدیریت داده های بزرگ در آموزش مدل های زبانی
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
• 12. یادگیری انتقالی برای وظایف تولید متن
• 13. یادگیری انتقالی برای وظایف درک مطلب
• 14. یادگیری انتقالی برای وظایف ترجمه ماشینی
• 15. یادگیری انتقالی برای وظایف خلاصه سازی متن
• 16. یادگیری انتقالی برای وظایف پاسخگویی به سوالات
• 17. یادگیری انتقالی برای وظایف تحلیل احساسات
• 18. یادگیری انتقالی برای وظایف تشخیص موجودیت نامدار
• 19. یادگیری انتقالی برای وظایف طبقه بندی متن
• 20. یادگیری انتقالی برای وظایف استخراج رابطه
• 21. یادگیری انتقالی برای وظایف تولید کد
• 22. یادگیری انتقالی برای وظایف پردازش زبان طبیعی فارسی
• 23. چالش های یادگیری انتقالی در زبان فارسی
• 24. روش های انتقال دانش بین زبان ها
• 25. یادگیری چندزبانه با استفاده از یادگیری انتقالی
• 26. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری انتقالی
• 27. معماری های پیشرفته ترنسفورمر
• 28. مدل های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
• 29. مدل های مبتنی بر رمزگذار
• 30. مدل های مبتنی بر رمزگشا
• 31. مدل های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 32. مدل های زبانی تمایزدهنده (Discriminative Language Models)
• 33. روش های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 34. LoRA و روش های مشابه
• 35. Adapter-based Fine-tuning
• 36. Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 37. Few-shot Learning و Zero-shot Learning
• 38. تکنیک های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 39. ارزیابی مدل های زبانی در سناریوهای دنیای واقعی
• 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل های زبانی
• 41. سوگیری در مدل های زبانی و راهکارهای مقابله
• 42. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل های زبانی
• 43. امنیت مدل های زبانی و حملات احتمالی
• 44. حریم خصوصی داده ها در آموزش و استفاده از مدل های زبانی
• 45. مقررات و چارچوب های قانونی مرتبط با مدل های زبانی در ایران
• 46. کاربرد مدل های زبانی در آموزش مجازی
• 47. کاربرد مدل های زبانی در خدمات دولتی
• 48. کاربرد مدل های زبانی در حوزه سلامت
• 49. کاربرد مدل های زبانی در حوزه مالی (مطابق مقررات)
• 50. کاربرد مدل های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
• 51. کاربرد مدل های زبانی در حوزه رسانه
• 52. کاربرد مدل های زبانی در توسعه نرم افزار
• 53. کاربرد مدل های زبانی در حوزه پژوهش
• 54. یادگیری انتقالی در حوزه های تخصصی
• 55. انتقال دانش بین دامنه های مختلف
• 56. انتقال دانش با داده های کم
• 57. روش های خودآموز (Self-supervised Learning) در یادگیری انتقالی
• 58. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در یادگیری انتقالی
• 59. یادگیری فعال (Active Learning) در یادگیری انتقالی
• 60. یادگیری نیمه خودآموز (Semi-supervised Learning)
• 61. یادگیری انتقالی برای وظایف بلندمدت
• 62. یادگیری انتقالی برای وظایف بلادرنگ
• 63. مدیریت دانش در مدل های زبانی
• 64. بازنمایی دانش در مدل های زبانی
• 65. استدلال در مدل های زبانی
• 66. استدلال مبتنی بر علت و معلول
• 67. استدلال قیاسی و استقرایی
• 68. تولید متن خلاقانه با مدل های زبانی
• 69. تولید شعر و داستان
• 70. تولید محتوای آموزشی
• 71. تولید پاسخ های هوشمندانه
• 72. مدل های زبانی و فهم زبان شناختی
• 73. ارتباط مدل های زبانی با علوم شناختی
• 74. نقش مدل های زبانی در تحقیقات زبان شناسی
• 75. مطالعه تکامل زبان با استفاده از مدل های زبانی
• 76. تحلیل ساختارهای زبانی
• 77. تحلیل معنایی و کاربردشناسی
• 78. مدیریت حافظه در مدل های زبانی
• 79. مدل های زبانی حافظه محور (Memory-Augmented Models)
• 80. یادگیری انتقالی برای مدل های زبانی کوچک
• 81. کوچک سازی مدل های زبانی (Model Compression)
• 82. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 83. هرس کردن مدل (Model Pruning)
• 84. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 85. مدل های زبانی کارآمد برای دستگاه های لبه (Edge Devices)
• 86. طراحی و پیاده سازی مدل های زبانی سفارشی
• 87. ابزارها و فریمورک های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
• 88. محیط های توسعه و کتابخانه های تخصصی
• 89. مدیریت چرخه عمر مدل های زبانی
• 90. استقرار مدل های زبانی (Deployment)
• 91. نظارت و نگهداری مدل ها
• 92. بازآموزی و به روزرسانی مدل ها
• 93. چالش های عملیاتی در مقیاس بزرگ
• 94. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری انتقالی
• 95. تحلیل تطبیقی روش ها و مدل ها
• 96. انتخاب بهترین روش برای وظایف خاص
• 97. آینده یادگیری انتقالی در مدل های زبانی
• 98. روندهای تحقیقاتی جدید
• 99. چشم اندازهای کاربردی آینده
• 100. نکات کلیدی و جمع بندی مباحث