دوره تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی زبان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی پیشرفته
• 2. معماری ترانسفورمرها: مبانی و کاربردها
• 3. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 4. خود-توجه (Self-Attention): جزئیات و انواع
• 5. رمزنگاری و رمزگشایی ترانسفورمر
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. BERT: معماری، آموزش و کاربردها
• 8. GPT: نسل‌ها و تکامل
• 9. تفاوت‌های کلیدی بین BERT و GPT
• 10. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 11. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 12. Perplexity: مفهوم و محاسبه
• 13. BLEU Score: ارزیابی ترجمه ماشینی
• 14. ROUGE Score: ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 15. استفاده از Word Embeddings در مدل‌های زبانی
• 16. Word2Vec: مبانی و کاربردها
• 17. GloVe: مبانی و کاربردها
• 18. FastText: مزایا و معایب
• 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN و LSTM
• 20. تکنیک‌های مقابله با مشکل Vanishing Gradient
• 21. مدل‌های زبانی Hierarchical
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر Convolutional Neural Networks (CNN)
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر Graph Neural Networks (GNN)
• 24. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 25. تکنیک‌های کنترل تولید متن
• 26. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 27. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation)
• 28. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 29. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 30. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 31. تکمیل متن (Text Completion)
• 32. اصلاح گرامری و املایی خودکار
• 33. چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی
• 34. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
• 35. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای مدل‌های زبانی
• 36. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 37. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان‌های با منابع محدود
• 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در مدل‌های زبانی
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار (Deployment)
• 40. مدل‌های زبانی سبک‌وزن (Lightweight Language Models)
• 41. Quantization: کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 42. Pruning: حذف پارامترهای غیرضروری
• 43. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 44. امنیت مدل‌های زبانی و مقابله با حملات
• 45. حملات Adversarial علیه مدل‌های زبانی
• 46. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
• 47. تکنیک‌های Visualization برای درک مدل‌های زبانی
• 48. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 49. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 50. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه حقوقی
• 51. آینده مدل‌های زبانی و چالش‌های پیش رو
• 52. مدل‌های زبانی و اخلاق هوش مصنوعی
• 53. مدل‌های زبانی و حفظ حریم خصوصی
• 54. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌های زبانی
• 55. فریم‌ورک‌های محبوب برای مدل‌سازی زبان (TensorFlow, PyTorch)
• 56. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش متن
• 57. تکنیک‌های پاکسازی متن (Text Cleaning)
• 58. توکنایزیشن (Tokenization): روش‌ها و ابزارها
• 59. Stemming و Lemmatization
• 60. بررسی و تحلیل نتایج مدل‌های زبانی
• 61. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در مدل‌های زبانی