دوره راهنمای جامع مهندسی داده و توسعه مدل‌های زبانی متن‌باز با رویکرد بومی‌سازی و بهره‌وری علمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مهندسی داده و توسعه مدل‌های زبانی متن‌باز با رویکرد بومی‌سازی و بهره‌وری علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و توسعه داده‌های متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی با رویکرد متن‌باز
• 3. نقش داده‌های متن‌باز در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 4. معماری ترنسفورمر و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی
• 5. روش‌های جمع‌آوری و پالایش مجموعه‌داده‌های حجیم متنی
• 6. استانداردهای اخلاقی و حقوقی در گردآوری داده‌های آموزشی
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 8. تکنیک‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در زبان‌های مختلف
• 9. بررسی چالش‌های کیفیت داده در پروژه‌های متن‌باز
• 10. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 11. مفاهیم پایه در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. استراتژی‌های انتخاب داده برای بهبود عملکرد مدل
• 13. مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی برای آموزش مدل‌های حجیم
• 14. آموزش توزیع‌شده و بهینه‌سازی استفاده از منابع سخت‌افزاری
• 15. مفاهیم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 16. روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در تراز با ارزش‌های اخلاقی
• 17. استفاده از داده‌های مصنوعی برای تقویت آموزش مدل
• 18. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزیشن مدل برای بهره‌وری بیشتر
• 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه و سرعت استنتاج مدل
• 20. راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 21. تطبیق مدل‌های زبانی با ساختار دستوری و فرهنگی زبان فارسی
• 22. چالش‌های پردازش متون تخصصی در حوزه‌های علمی و فنی
• 23. ارزیابی دقت و سوگیری در مدل‌های زبانی بومی‌سازی شده
• 24. روش‌های افزایش شفافیت و قابلیت تفسیر در مدل‌های زبانی
• 25. ملاحظات امنیتی در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی
• 26. محافظت از حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل
• 27. روش‌های مقابله با تولید محتوای نامناسب توسط مدل
• 28. استفاده از مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی هوشمند
• 29. نقش مدل‌های زبانی در اتوماسیون فرآیندهای اداری و سازمانی
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری بومی
• 31. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با مدل زبانی (RAG)
• 32. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 33. روش‌های مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 34. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی با داده‌های جدید
• 35. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز
• 36. همکاری و مشارکت در جامعه توسعه‌دهندگان مدل‌های متن‌باز
• 37. اخلاق حرفه‌ای در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری اجتماعی
• 38. آینده هوش مصنوعی در ایران و مسیرهای توسعه دانش‌بنیان
• 39. بررسی مدل‌های زبانی در اقتصاد دیجیتال و بهره‌وری ملی
• 40. استراتژی‌های توسعه هوش مصنوعی پایدار در ایران