دوره تکنیک‌های نوین برای فهم عمیق‌تر مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های نوین برای فهم عمیق‌تر مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و اجزای اصلی آن
• 3. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 4. خود-توجه (Self-Attention): مبانی و کاربردها
• 5. توجه چند-سر (Multi-Head Attention): افزایش ظرفیت مدل
• 6. انکودر-دیکودر: ساختار و نقش در ترجمه ماشینی
• 7. موقعیت‌یابی در مدل‌های ترانسفورمر
• 8. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) و اهمیت آن‌ها
• 9. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در مدل‌های زبانی
• 10. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
• 11. انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌ها
• 12. تنظیم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 13. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و چالش‌ها
• 14. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و توکنایز کردن
• 15. ساخت واژگان (Vocabulary) و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 16. روش‌های تولید Word Embedding: Word2Vec, GloVe, FastText
• 17. معماری‌های پیشرفته ترانسفورمر: BERT, GPT, XLNet
• 18. BERT: درک عمیق متن با استفاده از مدل‌های دوطرفه
• 19. GPT: تولید متن طبیعی و روان با استفاده از مدل‌های خود-رگرسیو
• 20. XLNet: ترکیب مزایای BERT و GPT
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 23. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 24. مدل‌های زبانی برای پاسخ به سؤال
• 25. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 26. مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
• 27. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 28. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 29. تحلیل نحوی (Syntactic Analysis) با استفاده از مدل‌های زبانی
• 30. مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی گفتاری
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 32. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 33. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. چالش‌های اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Interpretability)
• 36. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 37. بهبود کارایی مدل‌های زبانی: کوانتیزاسیون و هرس کردن
• 38. استفاده از TPU و GPU برای آموزش مدل‌های زبانی
• 39. مدل‌های زبانی و امنیت سایبری: تشخیص اخبار جعلی
• 40. مدل‌های زبانی و بازیابی اطلاعات
• 41. مدل‌های زبانی و تولید زیرنویس خودکار
• 42. مدل‌های زبانی و تشخیص زبان
• 43. مدل‌های زبانی و تصحیح املا و گرامر
• 44. مدل‌های زبانی و استخراج اطلاعات
• 45. مدل‌های زبانی و طبقه‌بندی متن
• 46. مدل‌های زبانی و تولید کد
• 47. مدل‌های زبانی و تولید موسیقی
• 48. مدل‌های زبانی و تولید تصویر
• 49. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات در حال انجام
• 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای مدل‌های زبانی
• 51. استفاده از داده‌های چندزبانه برای آموزش مدل‌های زبانی
• 52. مدل‌های زبانی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 53. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. مدل‌های زبانی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 55. مدل‌های زبانی و تشخیص تقلب
• 56. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 57. تکنیک‌های توزیع‌شده آموزش مدل‌های زبانی
• 58. مدل‌های زبانی و حریم خصوصی داده‌ها
• 59. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 60. مدل‌های زبانی و آموزش فعال (Active Learning)
• 61. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 62. مدل‌های زبانی و پردازش زبان‌های با منابع محدود
• 63. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
• 64. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 65. مدل‌های زبانی و آموزش زبان
• 66. مدل‌های زبانی و ایجاد محتوای آموزشی