دوره تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی زبان طبیعی با LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی زبان طبیعی با LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 5. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 7. روش‌های پیش‌آموزش (Pre-training Objectives)
• 8. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌آموزش LLMها
• 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 13. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 14. مدل‌های زبانی شرطی
• 15. تولید متن با LLMها
• 16. کنترل تولید متن
• 17. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
• 18. دمای تولید متن (Temperature)
• 19. جریمه تکرار (Repetition Penalty)
• 20. تکنیک‌های جستجوی بهینه (Beam Search)
• 21. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 22. منابع داده فارسی برای LLMها
• 23. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 24. مدل‌های زبانی فارسی
• 25. کاربردهای LLMها در زبان فارسی
• 26. ترجمه ماشینی با LLMها
• 27. خلاصه‌سازی متن با LLMها
• 28. سیستم‌های پرسش و پاسخ (QA)
• 29. تولید محتوا با LLMها
• 30. تحلیل احساسات متن
• 31. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 32. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 33. تجزیه نحوی (Parsing)
• 34. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 35. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو
• 36. طراحی دیالوگ در ربات‌های گفتگو
• 37. مدیریت وضعیت مکالمه
• 38. تولید پاسخ‌های طبیعی و مرتبط
• 39. ارزیابی ربات‌های گفتگو
• 40. تکنیک‌های پیشرفته در ترنسفورمرها
• 41. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
• 42. شبکه‌های Feed-Forward
• 43. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 44. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
• 45. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 46. BERT و معماری آن
• 47. کاربرد BERT در وظایف NLP
• 48. GPT و معماری آن
• 49. کاربرد GPT در وظایف NLP
• 50. مدل‌های زبانی توکنی (Token-based Language Models)
• 51. توکنیزاسیون (Tokenization)
• 52. انواع توکنیزاسیون (WordPiece, BPE)
• 53. مدل‌های زبانی مبتنی بر کاراکتر
• 54. مدل‌های زبانی مبتنی بر زیرکلمه
• 55. استخراج ویژگی‌های معنایی (Semantic Features)
• 56. تضمین معنایی (Semantic Entailment)
• 57. شباهت معنایی بین جملات
• 58. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 59. استدلال منطقی در متن
• 60. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 61. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی انتزاعی
• 62. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی عصبی
• 63. معماری‌های ترنسفورمر برای ترجمه
• 64. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 65. مدل‌های زبانی برای تشخیص گفتار
• 66. تبدیل گفتار به متن
• 67. مدل‌های زبانی برای تولید گفتار
• 68. تبدیل متن به گفتار
• 69. اخلاق در مدل‌سازی زبان طبیعی
• 70. سوگیری در LLMها (Bias)
• 71. کاهش سوگیری در LLMها
• 72. شفافیت در LLMها
• 73. مسئولیت‌پذیری در LLMها
• 74. امنیت در LLMها
• 75. حریم خصوصی در LLMها
• 76. مدل‌های زبانی و حقوق مالکیت فکری
• 77. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMها
• 78. مدل‌های زبانی و چارچوب قانون جمهوری اسلامی ایران
• 79. کاربرد LLMها در آموزش رسمی
• 80. تولید محتوای آموزشی با LLMها
• 81. ارزیابی دانش فراگیران با LLMها
• 82. شخصی‌سازی یادگیری با LLMها
• 83. مدل‌های زبانی برای بهبود فرآیندهای اداری
• 84. اتوماسیون اداری با LLMها
• 85. تحلیل داده‌های سازمانی با LLMها
• 86. مدل‌های زبانی برای پشتیبانی مشتری
• 87. تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری
• 88. مدل‌های زبانی و نوآوری در کسب‌وکار
• 89. مدل‌های زبانی برای تحقیق و توسعه
• 90. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 91. تحلیل متون پزشکی با LLMها
• 92. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 93. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 94. تحلیل اسناد حقوقی
• 95. کمک به پژوهشگران حقوقی
• 96. مدل‌های زبانی در حوزه علوم اجتماعی
• 97. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 98. مطالعه رفتار اجتماعی با LLMها
• 99. کاربرد LLMها در توسعه زیرساخت‌های ملی
• 100. پردازش حجم انبوه اطلاعات