کتاب مبانی توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 5. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
• 6. کاربرد Embeddings در مدل‌های زبانی
• 7. Word Embeddings و مفاهیم آن
• 8. Word2Vec و GloVe
• 9. FastText و مزایای آن
• 10. مفهوم Contextual Embeddings
• 11. ELMo و اهمیت آن
• 12. BERT و معماری آن
• 13. کاربرد Masked Language Model در BERT
• 14. Next Sentence Prediction در BERT
• 15. GPT و معماری آن
• 16. تفاوت GPT با BERT
• 17. مفاهیم Self-Attention و Multi-Head Attention
• 18. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 19. مراحل پیش‌پردازش متن
• 20. توکن‌سازی (Tokenization)
• 21. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 22. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 23. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 24. تجزیه نحوی (Parsing)
• 25. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 26. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 27. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 29. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 30. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 31. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 32. تولید متن (Text Generation)
• 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 34. Perplexity و کاربرد آن
• 35. BLEU Score برای ترجمه ماشینی
• 36. ROUGE Score برای خلاصه‌سازی
• 37. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجو
• 38. بهینه‌سازی موتورهای جستجو با LLMs
• 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 40. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 41. کاربرد LLMs در آموزش
• 42. شخصی‌سازی فرایند یادگیری
• 43. تولید محتوای آموزشی
• 44. ارزیابی و بازخورد خودکار
• 45. کاربرد LLMs در سلامت
• 46. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 47. تحلیل داده‌های پزشکی
• 48. تولید گزارش‌های پزشکی
• 49. کاربرد LLMs در حقوق
• 50. تحلیل اسناد حقوقی
• 51. کمک به وکلا و قضات
• 52. جستجو در قوانین
• 53. کاربرد LLMs در مالی
• 54. تحلیل بازارهای مالی
• 55. پیش‌بینی روندها
• 56. مدیریت ریسک
• 57. کاربرد LLMs در صنعت
• 58. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 59. کنترل کیفیت
• 60. طراحی محصولات
• 61. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 62. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 63. روش‌های کاهش سوگیری
• 64. شفافیت و قابلیت تفسیر
• 65. امنیت و حریم خصوصی
• 66. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 67. تمرینات عملی با ترنسفورمر
• 68. پیاده‌سازی Attention Mechanism
• 69. آموزش یک مدل زبانی کوچک
• 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 71. استفاده از کتابخانه‌های NLP
• 72. کار با Hugging Face Transformers
• 73. تنظیم پارامترهای مدل
• 74. بهینه‌سازی مدل برای کارایی
• 75. کاهش حجم مدل
• 76. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
• 77. هرس کردن (Pruning) مدل
• 78. تکنیک‌های Distillation
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در ایران
• 80. بومی‌سازی مدل‌های زبانی
• 81. داده‌های زبانی فارسی
• 82. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش
• 83. فرهنگ لغت‌های تخصصی فارسی
• 84. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 85. تحلیل متون فارسی تاریخی
• 86. تولید محتوای فارسی خلاقانه
• 87. توسعه ابزارهای NLP فارسی
• 88. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 89. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 90. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 91. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 92. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
• 93. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 94. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 95. مدل‌های Sparse Attention
• 96. مفهوم Mixture of Experts (MoE)
• 97. کاربرد LLMs در رباتیک
• 98. کنترل ربات‌ها با زبان طبیعی
• 99. تولید دستورالعمل برای ربات‌ها
• 100. LLMs و تعامل انسان و کامپیوتر