دوره مدل‌های زبانی بزرگ و چت‌بات‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ و چت‌بات‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: و غیره...

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مبانی آن
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی: از n-gram تا ترنسفورمرها
• 4. معماری ترنسفورمر: توجه (Attention) و خود-توجهی (Self-Attention)
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT، و غیره
• 6. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 7. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش LLMها
• 8. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 10. چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها و سیستم‌های مکالمه‌ای
• 12. معماری یک چت‌بات: اجزا و جریان کار
• 13. روش‌های تولید پاسخ در چت‌بات‌ها
• 14. چت‌بات‌های بازیابی‌محور (Retrieval-Based)
• 15. چت‌بات‌های تولیدی (Generative)
• 16. استفاده از LLMها برای ساخت چت‌بات
• 17. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای LLMها
• 18. تکنیک‌های بهبود کیفیت پاسخ‌های چت‌بات
• 19. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف برای چت‌بات‌ها
• 20. استقرار (Deployment) چت‌بات‌ها: روش‌ها و ابزارها
• 21. مقیاس‌پذیری (Scalability) چت‌بات‌ها
• 22. امنیت و حریم خصوصی در چت‌بات‌ها
• 23. مدیریت گفتگو (Dialogue Management) و state tracking
• 24. شخصیت‌پردازی (Persona) و سبک (Style) در چت‌بات‌ها
• 25. استفاده از حافظه (Memory) در چت‌بات‌ها
• 26. چت‌بات‌های چند زبانه (Multilingual)
• 27. چت‌بات‌ها و APIها: اتصال به سرویس‌های خارجی
• 28. کاربردهای چت‌بات‌ها در صنایع مختلف
• 29. آینده چت‌بات‌ها و LLMها
• 30. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
• 31. ابزارهای توسعه چت‌بات: Rasa, Dialogflow, Botpress
• 32. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای چت‌بات‌ها
• 33. RLHF: یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 34. ارزیابی و بهبود مداوم چت‌بات‌ها