دوره اصول پیشرفته و کاربردهای نوآورانه LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول پیشرفته و کاربردهای نوآورانه LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
• 3. مکانیزم توجه (Attention): درک عمیق
• 4. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 5. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) و اهمیت آن‌ها
• 6. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در LLMها
• 7. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 8. مجموعه داده‌های بزرگ و کیفیت داده
• 9. روش‌های مختلف پیش‌آموزش: ماسک کردن زبان (Masked Language Modeling)
• 10. مدل‌سازی خودبازگشتی (Autoregressive Modeling)
• 11. Fine-tuning: تطبیق مدل با وظایف خاص
• 12. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMها
• 13. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 14. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
• 15. BLEU Score و ارزیابی ترجمه ماشینی
• 16. ROUGE Score و خلاصه سازی متن
• 17. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 18. Dropout و اهمیت آن در LLMها
• 19. Weight Decay
• 20. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش LLMها: Adam, SGD, RMSprop
• 21. نرخ یادگیری (Learning Rate) و تنظیم آن
• 22. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 23. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) برای آموزش LLMها
• 24. Data Parallelism
• 25. Model Parallelism
• 26. Tensor Parallelism
• 27. کوچک‌سازی مدل (Model Compression)
• 28. Quantization
• 29. Pruning
• 30. Distillation
• 31. تولید متن با LLMها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 32. Decoding Strategies: Greedy Decoding, Beam Search
• 33. Temperature Scaling
• 34. Top-k Sampling
• 35. Top-p (Nucleus) Sampling
• 36. کنترل‌پذیری تولید متن
• 37. Prompt Engineering: هنر طراحی دستورالعمل‌ها
• 38. Few-shot Learning و Zero-shot Learning
• 39. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 40. مفهوم Embeddings و کاربردهای آن
• 41. Word Embeddings: Word2Vec, GloVe
• 42. Sentence Embeddings
• 43. استفاده از LLMها در ترجمه ماشینی
• 44. بهبود کیفیت ترجمه با LLMها
• 45. استفاده از LLMها در خلاصه‌سازی متن
• 46. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 47. استفاده از LLMها در پاسخگویی به سوالات
• 48. Question Answering Systems
• 49. استفاده از LLMها در تولید محتوا
• 50. ایجاد داستان، شعر و متن‌های خلاقانه
• 51. استفاده از LLMها در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 52. تشخیص نظرات مثبت، منفی و خنثی
• 53. استفاده از LLMها در تشخیص نام موجودیت‌ها (Named Entity Recognition)
• 54. تشخیص اشخاص، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 55. استفاده از LLMها در طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 56. تشخیص موضوع و دسته‌بندی متن
• 57. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMها
• 58. سوگیری (Bias) در LLMها و روش‌های کاهش آن
• 59. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) بر LLMها
• 60. تفسیرپذیری (Interpretability) LLMها
• 61. اخلاق و مسئولیت در استفاده از LLMها
• 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 63. آینده LLMها و مسیرهای تحقیقاتی
• 64. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 65. LLMها و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 66. استفاده از LLMها در برنامه‌نویسی
• 67. تولید کد و تکمیل خودکار کد
• 68. استفاده از LLMها در رباتیک
• 69. LLMها و پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 70. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 71. منابع و ابزارهای موجود برای LLMها
• 72. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers
• 73. بهینه‌سازی LLMها برای منابع محدود
• 74. اجرای LLMها بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 75. تکنیک‌های quantization و pruning برای کاهش اندازه مدل
• 76. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 77. طراحی مکالمات طبیعی و جذاب
• 78. تکنیک‌های مدیریت گفتگو (Dialogue Management)