کتاب مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر: رویکردها و کاربردها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر: رویکردها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی کوچک‌تر (SLMs)
  • 2. اهمیت و ضرورت SLMs در دنیای امروز
  • 3. تفاوت SLMs با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. معیارهای سنجش کارآمدی مدل‌های زبانی
  • 5. معماری‌های پایه در مدل‌های زبانی
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد آن‌ها
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در پردازش زبان
  • 8. ترنسفورمرها: انقلابی در مدل‌های زبانی
  • 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 10. انواع مکانیسم توجه
  • 11. معماری‌های ترنسفورمر پایه
  • 12. مدل‌های Encoder-Decoder
  • 13. مدل‌های Encoder-only (مانند BERT)
  • 14. مدل‌های Decoder-only (مانند GPT)
  • 15. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) مدل‌های زبانی
  • 16. داده‌های مورد استفاده در پیش‌فرض
  • 17. روش‌های پیش‌فرض (Masked Language Modeling)
  • 18. روش‌های پیش‌فرض (Next Sentence Prediction)
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 20. انواع وظایف در تنظیم دقیق
  • 21. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 22. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 23. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 24. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 25. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 27. هرس کردن (Pruning) وزن‌ها
  • 28. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 29. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 30. آموزش پارامتری کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 31. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 32. Prefix Tuning
  • 33. Prompt Tuning
  • 34. Adapter Tuning
  • 35. معماری‌های SLM اختصاصی
  • 36. ALBERTa
  • 37. DistilBERT
  • 38. TinyBERT
  • 39. MobileBERT
  • 40. کاربرد SLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 42. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)
  • 43. شناسایی زبان (Language Identification)
  • 44. تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 47. تولید متن (Text Generation)
  • 48. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 49. کاربرد SLMs در حوزه‌های خاص
  • 50. پردازش اسناد رسمی و اداری
  • 51. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی (با رعایت ضوابط)
  • 52. خلاصه‌سازی اخبار و مقالات علمی
  • 53. کمک به تولید محتوای آموزشی (با رعایت ضوابط)
  • 54. کاربرد SLMs در سیستم‌های داخلی و امن (با رعایت ضوابط)
  • 55. معیارهای ارزیابی عملکرد SLMs
  • 56. دقت (Accuracy)
  • 57. صحت (Precision)
  • 58. بازیابی (Recall)
  • 59. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 60. BLUERate برای ترجمه
  • 61. ROUGE برای خلاصه‌سازی
  • 62. چالش‌های توسعه و به‌کارگیری SLMs
  • 63. نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 64. هزینه‌های محاسباتی
  • 65. مدیریت تعصبات (Bias) در مدل‌ها
  • 66. امنیت و پایداری مدل‌ها
  • 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از SLMs
  • 68. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 69. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
  • 70. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 71. آینده پژوهی در حوزه SLMs
  • 72. روندهای نوظهور در معماری‌ها
  • 73. پیشرفت در تکنیک‌های فشرده‌سازی
  • 74. کاربرد SLMs در ترکیبی با سایر فناوری‌ها
  • 75. توسعه SLMs برای زبان فارسی
  • 76. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 77. منابع داده‌ای فارسی برای آموزش
  • 78. ارزیابی مدل‌های فارسی
  • 79. نقش SLMs در هوشمندسازی سازمان‌ها
  • 80. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 81. کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
  • 82. ارتقای کیفیت خدمات
  • 83. مطالعات موردی موفق در ایران (با رعایت ضوابط)
  • 84. استانداردهای فنی برای توسعه SLMs
  • 85. اصول طراحی معماری‌های کارآمد
  • 86. روش‌های بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 87. استانداردهای ارزیابی و اعتبارسنجی
  • 88. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی SLMs
  • 89. حفاظت از داده‌های حساس
  • 90. جلوگیری از سوءاستفاده‌های احتمالی
  • 91. تضمین پایداری سیستم‌ها
  • 92. راهنمای عملی برای انتخاب SLM مناسب
  • 93. شناخت نیازهای پروژه
  • 94. مقایسه مدل‌های موجود
  • 95. ملاحظات اجرایی و پشتیبانی
  • 96. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 97. نقش SLMs در تحقق اقتصاد دانش‌بنیان
  • 98. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان
  • 99. ایجاد فرصت‌های شغلی جدید
  • 100. افزایش توان رقابتی کشور
تگ‌ها: LLM پردازش زبان طبیعی مدل زبانی مدل زبانی کوچک هوش مصنوعی هوش مصنوعی کارآمد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.