کتاب مقدمه‌ای بر تولید زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر تولید زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان طبیعی و پردازش آن
• 2. تاریخچه و سیر تحول مدل‌های زبانی
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (RNN, LSTM)
• 4. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 7. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Token Prediction)
• 8. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. یادگیری نمایش جملات (Sentence Embeddings)
• 11. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive Models)
• 12. مدل‌های زبانی اِسکِلِر (Encoder-Decoder Models)
• 13. مفهوم آموزش پیش‌نیاز (Pre-training)
• 14. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌نیاز
• 15. تکنیک‌های پیش‌نیاز (Masked Language Modeling)
• 16. تکنیک‌های پیش‌نیاز (Next Sentence Prediction)
• 17. مدل‌های BERT و مشتقات آن
• 18. مدل‌های GPT و مشتقات آن
• 19. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سوال
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 25. ارزیابی مدل‌های زبانی (Metrics)
• 26. معیارهای ارزیابی تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 27. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, F1-Score)
• 28. چالش‌های تولید زبان طبیعی
• 29. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 30. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 31. ملاحظات اخلاقی در تولید زبان طبیعی
• 32. کاربردهای تولید زبان طبیعی
• 33. تولید متن خلاقانه
• 34. نوشتن مقالات و گزارش‌ها
• 35. ایجاد محتوای آموزشی
• 36. کمک به نویسندگان و روزنامه‌نگاران
• 37. تولید پاسخ‌های خودکار (Chatbots)
• 38. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 39. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 40. خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 41. تولید کد از زبان طبیعی
• 42. تولید توضیحات برای تصاویر
• 43. کاربرد در حوزه پزشکی
• 44. کاربرد در حوزه حقوق
• 45. کاربرد در حوزه آموزش مجازی
• 46. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 47. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 48. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی LLMs
• 49. آموزش LLMs با مقادیر عظیم داده
• 50. تکنیک‌های افزایش کارایی LLMs
• 51. Prompt Engineering برای LLMs
• 52. طراحی پرسش‌های موثر برای LLMs
• 53. Few-shot Learning با LLMs
• 54. Zero-shot Learning با LLMs
• 55. تولید متن با حفظ انسجام معنایی
• 56. مدیریت وابستگی‌های دوربرد در متن
• 57. تولید متن با سبک و لحن دلخواه
• 58. شخصی‌سازی خروجی مدل‌های زبانی
• 59. تولید متن با رعایت قواعد دستوری
• 60. جلوگیری از تولید متن نامفهوم
• 61. تولید متن حاوی اطلاعات صحیح
• 62. چالش‌های حقیقت‌سنجی در LLMs
• 63. روش‌های اعتبارسنجی خروجی LLMs
• 64. مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
• 65. مدل‌های مولد مبتنی بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 66. مدل‌های مولد مبتنی بر واریشنال اتوانکودر (VAEs)
• 67. تولید متن با کیفیت بالا
• 68. تکنیک‌های کنترل کیفیت در تولید متن
• 69. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 70. حفاظت از داده‌ها در فرآیند آموزش
• 71. جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
• 72. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه
• 73. توسعه سیستم‌های هوشمند
• 74. بهبود تجربه کاربری
• 75. تحلیل و پردازش حجم عظیم داده متنی
• 76. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 77. تولید متن از تصاویر
• 78. تولید تصاویر از متن
• 79. تولید صدا از متن
• 80. تولید متن از صدا
• 81. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 82. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 83. منابع داده فارسی برای آموزش مدل‌ها
• 84. معماری‌های مناسب برای زبان فارسی
• 85. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی فارسی در ایران
• 87. تولید محتوای بومی و فرهنگی
• 88. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 89. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
• 90. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 91. آموزش زبان فارسی با کمک هوش مصنوعی
• 92. تولید داستان و شعر فارسی
• 93. تولید محتوای آموزشی درسی به زبان فارسی
• 94. مدیریت دانش با استفاده از LLMs
• 95. پایگاه‌های دانش مبتنی بر LLMs
• 96. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 97. سازماندهی و بازیابی اطلاعات
• 98. کاربرد LLMs در مدیریت بحران
• 99. تحلیل اخبار و اطلاعات در زمان بحران
• 100. پیش‌بینی روندها با استفاده از LLMs