دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از PyTorch و ریاضیات کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از PyTorch و ریاضیات کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریاضی در یادگیری ماشین و جبر خطی پیشرفته
• 2. آمار و احتمالات برای مدل‌سازی هوش مصنوعی
• 3. مقدمه‌ای بر شبکه عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 4. توابع فعال‌ساز و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 5. آشنایی با کتابخانه PyTorch و ساختارهای داده‌ای تنسور
• 6. پیاده‌سازی گرادیان کاهشی و پس‌انتشار خطا
• 7. شبکه‌های عصبی عمیق و مسائل ناپایداری گرادیان
• 8. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش داده‌ها
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی و مدل‌های توالی به توالی
• 10. مفهوم مکانیزم توجه و تحول معماری ترنسفورمر
• 11. ساختار رمزگذار و رمزگشا در مدل‌های زبانی
• 12. مکانیزم توجه چندسره و کاربرد آن در درک متن
• 13. تعبیه‌سازی کلمات و مدل‌های بازنمایی معنایی
• 14. پیش‌پردازش داده‌های متنی و توکن‌بندی پیشرفته
• 15. آموزش مدل‌های زبانی بر پایه معماری ترنسفورمر
• 16. استراتژی‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف تخصصی
• 18. روش‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 19. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌باز و معماری‌های موجود
• 20. تکنیک‌های تطبیق مدل با نیازهای بومی و زبانی
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای استاندارد
• 22. روش‌های استنتاج و تولید متن در مدل‌های زبانی
• 23. تکنیک‌های تقویت یادگیری با بازخورد انسانی
• 24. بهینه‌سازی پارامترهای کارآمد در مدل‌های بزرگ
• 25. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی برای آموزش مدل‌ها
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 27. امنیت در مدل‌های زبانی و مقابله با نفوذهای احتمالی
• 28. کاربردهای مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 29. طراحی سیستم‌های چندوجهی با استفاده از ترنسفورمرها
• 30. پیاده‌سازی عملی یک مدل زبانی کوچک در محیط PyTorch
• 31. مستندسازی و استقرار مدل‌های زبانی در سامانه‌های رسمی
• 32. آینده‌نگری در توسعه هوش مصنوعی منطبق با ارزش‌های ملی
• 33. روش‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 34. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های بهبود دقت خروجی
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل متون علمی و فنی
• 36. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ساختاریافته
• 38. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 39. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها و راهکارهای اصلاحی
• 40. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند متنی