کتاب تولید متن با بازیابی افزوده: رویکرد گفتگومحور و درونی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تولید متن با بازیابی افزوده: رویکرد گفتگومحور و درونی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبانی پیشرفته و کاربردهای آن
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. مبانی یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. شبکههای عصبی مصنوعی
- 5. مقدمه بر مدلهای زبانی
- 6. معماری ترنسفورمر
- 7. آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 8. مبانی تولید متن با مدلهای زبانی
- 9. مفاهیم کلیدی در مدلهای زبانی
- 10. کاربردهای مدلهای زبانی
- 11. مقدمه بر تکنیکهای بازیابی اطلاعات
- 12. بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا
- 13. آشنایی با پایگاههای دانش
- 14. ساختار پایگاههای دانش
- 15. جستجوی معنایی در پایگاههای دانش
- 16. مقدمه بر تولید متن با بازیابی افزوده (RAG)
- 17. اجزای سیستم RAG
- 18. روند کار سیستم RAG
- 19. مزایای RAG نسبت به مدلهای زبانی صرف
- 20. چالشهای اولیه در RAG
- 21. مقدمه بر تولید متن چندمرحلهای
- 22. نیاز به تعامل چندمرحلهای در وظایف پیچیده
- 23. مفهوم گفتگومحوری در تولید متن
- 24. تولید متن با رویکرد گفتگومحور
- 25. مقدمه بر مونولوگ درونی (Inner Monologue)
- 26. نقش مونولوگ درونی در استدلال
- 27. مونولوگ درونی در پردازش زبان طبیعی
- 28. یادگیری مونولوگ درونی
- 29. پیادهسازی مونولوگ درونی در مدلهای زبانی
- 30. مدلسازی مونولوگ درونی برای بهبود تولید متن
- 31. تولید متن با یادگیری مونولوگ درونی
- 32. مفهوم IM-RAG
- 33. اجزای معماری IM-RAG
- 34. روند کار IM-RAG
- 35. تفاوت IM-RAG با RAG سنتی
- 36. پیادهسازی IM-RAG
- 37. آموزش مدل IM-RAG
- 38. بهینهسازی مدل IM-RAG
- 39. ارزیابی عملکرد IM-RAG
- 40. معیارهای ارزیابی تولید متن
- 41. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
- 42. ارزیابی کیفی خروجی IM-RAG
- 43. کاربردهای IM-RAG در پرسش و پاسخ
- 44. کاربردهای IM-RAG در خلاصهسازی متن
- 45. کاربردهای IM-RAG در تولید محتوای خلاقانه
- 46. کاربردهای IM-RAG در دستیارهای هوشمند
- 47. کاربردهای IM-RAG در آموزش
- 48. کاربردهای IM-RAG در پژوهش
- 49. مقدمه بر مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
- 50. مسئولیتپذیری در سیستمهای هوش مصنوعی
- 51. امنیت در مدلهای زبانی
- 52. حریم خصوصی دادهها در سیستمهای هوش مصنوعی
- 53. سوگیری در مدلهای زبانی و راههای مقابله
- 54. ارزیابی و اطمینان از انطباق با قوانین
- 55. اصول تولید محتوای اخلاقی و قانونی
- 56. ملاحظات فرهنگی در تولید متن
- 57. تولید محتوای متناسب با ارزشهای جامعه
- 58. چارچوبهای قانونی برای محتوای دیجیتال
- 59. تدوین سیاستهای محتوایی در ایران
- 60. نقش شورای عالی انقلاب فرهنگی در محتوای دیجیتال
- 61. حدود شرعی در تولید محتوا
- 62. انطباق با مذهب رسمی کشور (تشیع اثنیعشری)
- 63. ملاحظات فقهی در اقتصاد و بانکداری اسلامی
- 64. اقتصاد مقاومتی و بانکداری بدون ربا
- 65. چارچوبهای قانونی وزارت ارشاد برای هنر
- 66. روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
- 67. دیدگاههای تاریخ و سیاست بر اساس منافع ملی
- 68. استانداردهای پزشکی و دارویی وزارت بهداشت
- 69. پیادهسازی IM-RAG با ابزارهای متنباز
- 70. استفاده از چارچوبهای یادگیری عمیق
- 71. تنظیم پارامترهای مدل IM-RAG
- 72. پیشپردازش دادهها برای IM-RAG
- 73. پسپردازش خروجی IM-RAG
- 74. مدیریت پایگاه دانش در IM-RAG
- 75. بهروزرسانی پایگاه دانش
- 76. تکنیکهای پیشرفته بازیابی اطلاعات
- 77. تکنیکهای پیشرفته تولید متن
- 78. مدیریت حافظه در سیستمهای گفتگو
- 79. مدلسازی اطلاعات زمینهای
- 80. استفاده از بازخورد کاربر
- 81. توسعه سیستمهای گفتگو محور با IM-RAG
- 82. کاربرد IM-RAG در سیستمهای پرسش و پاسخ پیچیده
- 83. کاربرد IM-RAG در تولید توضیحات فنی
- 84. کاربرد IM-RAG در تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی
- 85. کاربرد IM-RAG در تولید ادبیات داستانی
- 86. کاربرد IM-RAG در آموزش زبان
- 87. کاربرد IM-RAG در مشاوره تحصیلی
- 88. کاربرد IM-RAG در پشتیبانی فنی
- 89. کاربرد IM-RAG در تحقیق و توسعه
- 90. آینده پژوهی در زمینه مدلهای زبانی و RAG
- 91. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
- 92. چالشهای پیش رو در پیادهسازی پیشرفته
- 93. راهکارهای مقیاسپذیری سیستمهای IM-RAG
- 94. امنیت و پایداری سیستمهای تولید متن
- 95. نکات تکمیلی در طراحی معماری IM-RAG
- 96. جمعبندی مباحث پیشرفته IM-RAG
- 97. مروری بر پیشرفتهای اخیر در RAG
- 98. تأثیر IM-RAG بر حوزههای مختلف
- 99. درسهای آموخته شده از پیادهسازی IM-RAG
- 100. مسیرهای پژوهشی آتی در IM-RAG
تگها:
NLP
RAG
بازیابی افزوده
پردازش زبان طبیعی
تولید متن
مدل های زبانی
مونولوگ درونی
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.