دوره معماری‌ها و الگوریتم‌های آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌ها و الگوریتم‌های آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. روش‌های آموزش مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
• 6. مدل‌های موازی‌سازی داده در آموزش توزیع‌شده
• 7. مدل‌های موازی‌سازی مدل در آموزش توزیع‌شده
• 8. مدل‌های موازی‌سازی تِنسور در آموزش توزیع‌شده
• 9. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 10. کاهش گرادیان و بهینه‌سازی تصادفی
• 11. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, SGD with Momentum)
• 12. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 13. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 14. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing, Offloading)
• 15. فشرده‌سازی مدل‌ها (Quantization, Pruning)
• 16. آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
• 17. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (PyTorch Distributed, TensorFlow Distributed)
• 18. کتابخانه‌های کمکی برای آموزش توزیع‌شده (DeepSpeed, Megatron-LM)
• 19. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با PyTorch Distributed
• 20. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با TensorFlow Distributed
• 21. استفاده از DeepSpeed برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 22. استفاده از Megatron-LM برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 23. مدیریت صف‌بندی وظایف و زمان‌بندی منابع محاسباتی
• 24. پایش و اشکال‌زدایی در محیط‌های آموزش توزیع‌شده
• 25. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 26. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity, BLEU)
• 27. معیارهای ارزیابی مبتنی بر وظایف (GLUE, SuperGLUE)
• 28. ارزیابی مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص (ترجمه، خلاصه‌سازی)
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 30. روش‌های تنظیم دقیق مؤثر (LoRA, Adapters)
• 31. آموزش تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 32. مبانی آموزش تقویتی
• 33. کاربرد آموزش تقویتی در مدل‌های زبانی
• 34. پیاده‌سازی RLHF برای بهبود رفتار مدل
• 35. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 36. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Embedding)
• 37. مدل‌های Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 38. مدل‌های Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
• 39. کاربرد مدل‌های زبانی در درک مطلب
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 41. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 42. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 43. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوالات
• 45. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. کاربرد مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 47. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل کد
• 48. امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 49. آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی
• 50. روش‌های دفاع در برابر حملات به مدل‌های زبانی
• 51. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 52. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 53. سوگیری در مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
• 54. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 55. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 56. معماری‌های جدید برای مدل‌های زبانی
• 57. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 58. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 59. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 60. داده‌های فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 61. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 62. مدل‌های زبانی فارسی از پیش آموزش‌دیده
• 63. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
• 64. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 65. کاربردهای مدل‌های زبانی فارسی در حوزه‌های مختلف
• 66. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی فارسی
• 67. مدیریت منابع و زیرساخت‌های محاسباتی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 68. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN) در NLP
• 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU در NLP
• 70. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف (Graph-based Language Models)
• 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 72. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) در NLP
• 73. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در NLP
• 74. یادگیری فعال (Active Learning) در NLP
• 75. یادگیری افزایشی (Incremental Learning) در NLP
• 76. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 77. طراحی دوره‌های آموزشی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 78. ارزیابی محتوای آموزشی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 79. شخصی‌سازی مسیرهای یادگیری با مدل‌های زبانی
• 80. تولید محتوای آموزشی تعاملی با مدل‌های زبانی
• 81. مدل‌های زبانی در آموزش علوم پایه
• 82. مدل‌های زبانی در آموزش علوم انسانی
• 83. مدل‌های زبانی در آموزش مهارت‌های فنی
• 84. مدل‌های زبانی در آموزش زبان‌های خارجی
• 85. مدل‌های زبانی در آموزش پزشکی
• 86. مدل‌های زبانی در آموزش حقوق
• 87. مدل‌های زبانی در آموزش هنر
• 88. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی در آموزش
• 89. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی آموزشی
• 90. آیندهٔ مدل‌های زبانی در آموزش