دوره راهنمای کاربردی LLMها: اصول، مفاهیم و تکنیک‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی LLMها: اصول، مفاهیم و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: اساس LLMها
• 3. بردارها و نمایش‌های کلمه
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی و LLMها
• 5. مفهوم توجه در مدل‌های زبانی
• 6. خود-توجه (Self-Attention) و مکانیسم‌های آن
• 7. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در LLMها
• 8. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 9. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش LLMها
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 11. معیارهای ارزیابی: پرپلکسیتی، BLEU، ROUGE
• 12. تولید متن با LLMها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 13. نمونه‌برداری (Sampling) و استراتژی‌های آن
• 14. کنترل تولید متن: دما (Temperature) و Top-k
• 15. برنامه‌ریزی متن (Text Planning) و تولید ساختاریافته
• 16. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMها
• 17. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. تکمیل خودکار متن و پیشنهادات هوشمند
• 19. پاسخ به سؤالات (Question Answering) با LLMها
• 20. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با LLMها
• 22. تولید کد (Code Generation) با LLMها
• 23. اشکال‌زدایی کد با کمک LLMها
• 24. کاربردهای LLMها در پردازش زبان طبیعی
• 25. LLMها و چت‌بات‌ها: طراحی و پیاده‌سازی
• 26. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): اصول و تکنیک‌ها
• 27. بهینه‌سازی پرامپت برای نتایج بهتر
• 28. محدودیت‌های LLMها: تعصب، توهم، و مسائل اخلاقی
• 29. روش‌های کاهش تعصب در LLMها
• 30. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و دفاع در برابر آن‌ها
• 31. تفسیرپذیری LLMها (Interpretability)
• 32. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning)
• 34. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMها
• 35. تنظیم دقیق کارآمد (Efficient Fine-tuning)
• 36. استفاده از LLMها در محیط‌های کم‌منبع
• 37. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)
• 38. تطبیق LLMها با زبان فارسی
• 39. چالش‌های پردازش زبان فارسی با LLMها
• 40. منابع و ابزارهای LLM متن‌باز
• 41. معرفی کتابخانه‌های محبوب (Transformers, PyTorch, TensorFlow)
• 42. استفاده از APIهای LLM (OpenAI, Google AI)
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت و تحقیقات
• 44. آینده LLMها: روندهای نوظهور
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ و حریم خصوصی داده‌ها
• 46. تأثیر LLMها بر بازار کار
• 47. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMها
• 48. مقایسه مدل‌های مختلف LLM (GPT, BERT, Llama)
• 49. پیاده‌سازی یک LLM ساده با استفاده از پایتون
• 50. استفاده از LLMها برای تولید محتوای خلاقانه
• 51. بهینه‌سازی LLMها برای سرعت و کارایی
• 52. مدیریت حافظه در LLMها
• 53. تکنیک‌های موازی‌سازی برای آموزش LLMها
• 54. توسعه رابط کاربری برای LLMها
• 55. استفاده از LLMها در آموزش و یادگیری
• 56. LLMها و هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI)
• 57. تطبیق LLMها با حوزه‌های تخصصی
• 58. استفاده از LLMها برای تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 59. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ دانش‌محور
• 60. بررسی موارد استفاده LLMها در پزشکی و سلامت
• 61. کاربردهای LLMها در خدمات مشتری و پشتیبانی
• 62. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) با LLMها
• 63. استفاده از LLMها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 64. توسعه ابزارهای تشخیص اخبار جعلی با LLMها
• 65. چالش‌های مقیاس‌پذیری LLMها
• 66. تکنیک‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMها
• 67. استفاده از LLMها در رباتیک و اتوماسیون
• 68. بررسی نقش LLMها در متاورس و واقعیت مجازی
• 69. تأثیر LLMها بر امنیت سایبری