دوره مبانی علمی و مکانیسم عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با رویکرد هوش مصنوعی مولد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی علمی و مکانیسم عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با رویکرد هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. سیر تحول مدل‌های زبانی از روش‌های آماری تا یادگیری عمیق
• 3. مفهوم مدل‌سازی زبانی و پیش‌بینی کلمه بعدی
• 4. ساختار شبکه عصبی مصنوعی و لایه‌های پردازشی
• 5. مفهوم پارامترها و وزن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 7. اهمیت بردارهای عددی در نمایش مفاهیم زبانی
• 8. فرآیند توکن‌بندی و تبدیل متن به داده‌های عددی
• 9. نقش توزیع‌های آماری در انتخاب کلمات توسط مدل
• 10. مکانیسم لایه‌های توجه در درک روابط معنایی میان کلمات
• 11. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بر روی داده‌های عظیم
• 12. تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای خاص
• 13. مفهوم یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در مدل‌های مولد
• 14. چالش‌های هم‌گرایی و واگرایی در تولید متن
• 15. بررسی توابع احتمالاتی در فرآیند تولید پاسخ
• 16. نقش حافظه و زمینه در حفظ انسجام متن
• 17. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در استدلال منطقی
• 18. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش خطاهای محاسباتی
• 19. تفاوت مدل‌های زبانی بزرگ با الگوریتم‌های جستجوی سنتی
• 20. اهمیت کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی
• 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای برداری کلمات
• 22. بررسی پدیده توهم در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 23. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده برای مدل‌های زبانی
• 24. ساختار توابع هزینه و بهینه‌سازها در آموزش مدل
• 25. نقش مقیاس‌پذیری در افزایش توانمندی مدل‌های زبانی
• 26. مدیریت حافظه و پردازش موازی در استنتاج مدل
• 27. امنیت و سلامت محتوا در خروجی مدل‌های زبانی
• 28. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با ارزش‌های جامعه
• 29. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در صنعت و خدمات
• 30. آشنایی با مهندسی پرامپت برای هدایت دقیق مدل
• 31. تحلیل ساختار جملات و نحو در فضای برداری
• 32. تفاوت میان هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی تحلیلی
• 33. نقش لایه‌های پنهان در بازنمایی دانش انتزاعی
• 34. بررسی نرخ یادگیری و تأثیر آن بر دقت خروجی
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 36. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی بومی و ملی
• 37. محدودیت‌های سخت‌افزاری و زیرساختی در اجرای مدل‌ها
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 39. روش‌های پایش و نظارت بر خروجی مدل‌های مولد
• 40. جمع‌بندی مبانی علمی و چشم‌انداز توسعه هوش مصنوعی در کشور