کتاب مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی انتشاری در مقابل مدل‌های زبانی خودرگرسیو: مبانی و کاربردها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی انتشاری در مقابل مدل‌های زبانی خودرگرسیو: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی خودرگرسیو
• 3. معماری ترنسفورمر
• 4. مکانیزم توجه
• 5. لایه نرمال‌سازی
• 6. لایه پیش‌خور
• 7. توکن‌سازی و جاسازی
• 8. فرآیند پیش‌بینی توکن بعدی
• 9. مزایای مدل‌های خودرگرسیو
• 10. محدودیت‌های مدل‌های خودرگرسیو
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی انتشاری
• 12. مفهوم نویز در مدل‌های انتشاری
• 13. فرآیند انتشار (Diffusion Process)
• 14. فرآیند معکوس انتشار (Reverse Diffusion Process)
• 15. شبکه‌های عصبی در مدل‌های انتشاری
• 16. معماری U-Net
• 17. توابع هزینه در مدل‌های انتشاری
• 18. تولید متن با مدل‌های انتشاری
• 19. مزایای مدل‌های انتشاری
• 20. محدودیت‌های مدل‌های انتشاری
• 21. مقایسه مدل‌های خودرگرسیو و انتشاری
• 22. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 23. تولید متن خلاقانه
• 24. خلاصه‌سازی متن
• 25. ترجمه ماشینی
• 26. پاسخگویی به پرسش
• 27. تشخیص احساسات
• 28. سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 31. یادگیری نظارت شده
• 32. یادگیری نظارت نشده
• 33. یادگیری تقویتی
• 34. شبکه‌های عصبی عمیق
• 35. مبانی آمار و احتمال
• 36. جبر خطی برای یادگیری ماشین
• 37. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 38. تابع زیان
• 39. گرادیان کاهشی
• 40. تنظیم‌کننده (Regularization)
• 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 42. معیارهای ارزیابی مدل
• 43. دقت (Accuracy)
• 44. صحت (Precision)
• 45. بازیابی (Recall)
• 46. امتیاز F1
• 47. منحنی ROC
• 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 49. معماری GPT
• 50. معماری BERT
• 51. معماری T5
• 52. معماری LLaMA
• 53. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 55. یادگیری با چند مثال (Few-shot learning)
• 56. یادگیری بدون مثال (Zero-shot learning)
• 57. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 58. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 59. اخلاق در هوش مصنوعی
• 60. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 61. شفافیت در هوش مصنوعی
• 62. ایمنی در هوش مصنوعی
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
• 64. بانکداری بدون ربا با هوش مصنوعی
• 65. بیمه اسلامی با هوش مصنوعی
• 66. مدیریت سرمایه با هوش مصنوعی
• 67. تحلیل بازار با هوش مصنوعی
• 68. جلوگیری از پولشویی با هوش مصنوعی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 70. شخصی‌سازی یادگیری
• 71. سیستم‌های کمک آموزشی
• 72. ارزیابی خودکار تکالیف
• 73. تولید محتوای آموزشی
• 74. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 75. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 76. تولید صدا با هوش مصنوعی
• 77. تولید کد با هوش مصنوعی
• 78. مدل‌های زبانی انتشاری در تولید متن
• 79. بهینه‌سازی مدل‌های انتشاری
• 80. کاربرد مدل‌های انتشاری در خلاصه‌سازی
• 81. کاربرد مدل‌های انتشاری در پاسخگویی به پرسش
• 82. کاربرد مدل‌های انتشاری در ترجمه
• 83. کاربرد مدل‌های انتشاری در تولید محتوای خلاقانه
• 84. مقایسه عملکرد مدل‌های انتشاری و خودرگرسیو در وظایف مختلف
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های انتشاری
• 86. آینده مدل‌های زبانی انتشاری
• 87. نقش مدل‌های زبانی در تحول دیجیتال
• 88. هوش مصنوعی و توسعه پایدار
• 89. فرهنگ و هوش مصنوعی
• 90. هوش مصنوعی در خدمت جامعه
• 91. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 92. امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 93. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 94. مقررات و استانداردها در هوش مصنوعی
• 95. تأثیر مدل‌های زبانی بر مشاغل
• 96. آینده پژوهش در مدل‌های زبانی
• 97. مدل‌های زبانی و واقعیت مجازی
• 98. مدل‌های زبانی و واقعیت افزوده
• 99. هوش مصنوعی و علم داده
• 100. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی