دوره نکات کلیدی در کار با LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نکات کلیدی در کار با LLMها

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 ترانسفورمرها: مبانی
• 3. مفهوم توجه (Attention) در LLMها
• 4. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبان بزرگ
• 5. Fine-tuning: تنظیم دقیق LLMها برای وظایف خاص
• 6. ارزیابی عملکرد LLMها: معیارها و روش‌ها
• 7. بردارسازی کلمات (Word Embeddings): روش‌ها و کاربردها
• 8. مجموعه داده‌های بزرگ: منابع و آماده‌سازی
• 9. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم کلیدی
• 10. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 11. مدل‌های زبانی احتمالی (Probabilistic Language Models)
• 12. تولید متن با LLMها: استراتژی‌ها و پارامترها
• 13. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMها
• 14. ترجمه ماشینی: LLMها و چالش‌ها
• 15. پاسخ به سوالات (Question Answering) با LLMها
• 16. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 17. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با LLMها
• 18. طبقه‌بندی متن (Text Classification) با LLMها
• 19. استخراج اطلاعات (Information Extraction) با LLMها
• 20. مفهوم Prompt Engineering: هنر تعامل با LLMها
• 21. طراحی Promptهای مؤثر برای نتایج مطلوب
• 22. تکنیک‌های Prompting: Zero-shot, One-shot, Few-shot
• 23. مدیریت حافظه در LLMها: محدودیت‌ها و راهکارها
• 24. بهینه‌سازی LLMها برای سرعت و کارایی
• 25. کاربرد LLMها در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 26. LLMها در تولید محتوا: مقالات، شعر، و غیره
• 27. LLMها در برنامه‌نویسی: تولید و تکمیل کد
• 28. LLMها در تحلیل داده‌ها: استخراج بینش
• 29. LLMها و حریم خصوصی: چالش‌ها و ملاحظات
• 30. LLMها و سوگیری (Bias): شناسایی و کاهش
• 31. مفهوم Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 32. مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز در مقابل مدل‌های تجاری
• 33. APIهای LLMها: دسترسی و استفاده
• 34. نحوه استقرار LLMها: زیرساخت و ابزارها
• 35. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی LLMها
• 36. مقایسه LLMهای مختلف: GPT، BERT، و غیره
• 37. آینده LLMها: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 38. چالش‌های اخلاقی LLMها: مسئولیت‌پذیری و شفافیت
• 39. استفاده از LLMها در آموزش و یادگیری
• 40. LLMها و جستجوی اطلاعات: بهبود نتایج
• 41. LLMها در خدمات مشتری: اتوماسیون و پاسخگویی
• 42. LLMها در حوزه پزشکی: تشخیص و درمان
• 43. LLMها در حوزه حقوقی: تحلیل اسناد و قراردادها
• 44. LLMها در حوزه مالی: تحلیل بازار و مدیریت ریسک
• 45. استفاده از LLMها برای تولید خلاصه‌های اجرایی
• 46. تکنیک‌های دیباگینگ (Debugging) LLMها
• 47. تست و ارزیابی Robustness LLMها
• 48. امنیت LLMها: مقابله با حملات
• 49. بهینه‌سازی LLMها برای زبان فارسی
• 50. تطبیق LLMها با فرهنگ و زبان‌های مختلف
• 51. استفاده از LLMها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 52. LLMها و تولید اخبار: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 53. آشنایی با فریم‌ورک‌های محبوب LLM (PyTorch, TensorFlow)
• 54. استفاده از ابزارهای نظارت بر عملکرد LLMها
• 55. بهینه‌سازی مصرف انرژی LLMها
• 56. کاربرد LLMها در تحلیل تصاویر و ویدئوها
• 57. توسعه LLMهای شخصی‌سازی شده
• 58. مدیریت هزینه‌های استفاده از LLMها
• 59. مستندسازی LLMها: ایجاد راهنما و آموزش
• 60. بهره‌وری در استفاده از LLMها: نکات و ترفندها