دوره کاربرد LLMها در تحلیل، تفسیر و تولید زبان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMها در تحلیل، تفسیر و تولید زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری ترنسفورمرها
• 2. نحوه عملکرد مکانیسم توجه Self-Attention در پردازش متن
• 3. توکنایز کردن متن (Tokenization) و بازنمایی برداری کلمات (Embeddings)
• 4. اصول پرامپت نویسی (Prompt Engineering) برای تحلیل دقیق متون
• 5. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته: Zero-shot، Few-shot و Chain-of-Thought
• 6. تحلیل حس (Sentiment Analysis) و تشخیص لحن با استفاده از LLMها
• 7. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) و اطلاعات کلیدی از متون پیچیده
• 8. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی، اسناد و مقالات علمی
• 9. دسته‌بندی و طبقه‌بندی هوشمند متون (Text Classification)
• 10. ترجمه ماشینی پیشرفته و بومی‌سازی متون با حفظ زمینه (Context)
• 11. تفسیر متون تخصصی: حقوقی، پزشکی و مالی به کمک LLM
• 12. تولید متون خلاقانه، محتوای تبلیغاتی و پست‌های وبلاگ
• 13. تولید کدهای برنامه‌نویسی و مستندسازی خودکار کد
• 14. پاسخ‌گویی به سوالات (Question Answering) بر پایه متون مرجع
• 15. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG (Retrieval-Augment Generation) برای بازخوانی اسناد
• 16. استفاده از دیتابیس‌های برداری (Vector Databases) در بازیابی اطلاعات متنی
• 17. طراحی عامل‌های هوشمند (AI Agents) برای تحلیل متوالی زبان
• 18. ارزیابی کیفیت متون تولیدشده با معیارهای BLEU، ROUGE و ارزیابی مبتنی بر LLM
• 19. کاهش توهم (Hallucination) در تولید متن و افزایش فکت‌محوری
• 20. تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای کاربردهای متنی خاص
• 21. فنون RLHF (یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی) در همراستاسازی مدل
• 22. مدیریت پنجره زمینه (Context Window) و پردازش متون بسیار طولانی
• 23. بهینه‌سازی پارامترهای تولید متن: Temperature، Top-P و Top-K
• 24. اخلاق، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش زبان با LLM
• 25. یکپارچه‌سازی LLMها در نرم‌افزارها از طریق APIها و فریم‌ورک LangChain