کتاب استفاده از LLMs برای پیش‌بینی نیازها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از LLMs برای پیش‌بینی نیازها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. ساختار و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. فرآیند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ و تفاوت‌هایشان
• 6. نحوهٔ پردازش متن در مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. Tokenization و Embedding در مدل‌های زبانی
• 8. معماری Transformer و نقش آن در LLMs
• 9. مکانیسم Attention در مدل‌های زبانی
• 10. مدل‌های Decoder-only و Encoder-Decoder
• 11. کاربرد LLMs در تولید متن
• 12. پیش‌بینی کلمهٔ بعدی و تکمیل متن
• 13. تولید محتوای خلاقانه و داستانی
• 14. نوشتن مقالات و گزارش‌ها با LLMs
• 15. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متون
• 16. روش‌های مختلف خلاصه‌سازی با LLMs
• 17. خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 18. کاربرد LLMs در ترجمهٔ ماشینی
• 19. چالش‌ها و پیشرفت‌ها در ترجمه با LLMs
• 20. مبانی یادگیری تقویتی برای LLMs
• 21. استفاده از یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق LLMs
• 22. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 23. Fine-tuning با استفاده از داده‌های سفارشی
• 24. Prompt Engineering برای هدایت LLMs
• 25. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 26. طراحی Prompt برای وظایف پیچیده
• 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 29. معیارهای ارزیابی در خلاصه‌سازی و ترجمه
• 30. معضلات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 31. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 33. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 34. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 35. شناسایی نظرات مثبت، منفی و خنثی
• 36. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متون
• 37. دسته‌بندی اخبار، مقالات و نظرات
• 38. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 39. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 40. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 41. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
• 42. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLMs
• 43. بازیابی اطلاعات مرتبط برای پاسخگویی
• 44. کاربرد LLMs در تشخیص اسپم و نظرات مخرب
• 45. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص اسپم
• 46. استفاده از LLMs برای شناسایی محتوای نامناسب
• 47. کاربرد LLMs در توسعهٔ ربات‌های گفتگو
• 48. طراحی مکالمات طبیعی و روان
• 49. مدیریت جریان گفتگو و حفظ زمینه
• 50. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 51. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 52. ارائهٔ بازخورد به دانش‌آموزان
• 53. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی موتورهای جستجو
• 54. بهبود درک پرس‌وجوهای کاربران
• 55. پیش‌بینی نیازهای اطلاعاتی کاربران
• 56. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های بازار
• 57. پیش‌بینی روند بازار بر اساس متون
• 58. شناسایی ترندهای نوظهور در بازار
• 59. کاربرد LLMs در مشاورهٔ سرمایه‌گذاری
• 60. تحلیل گزارش‌های مالی و خبری
• 61. پیش‌بینی ریسک‌های سرمایه‌گذاری
• 62. کاربرد LLMs در حوزهٔ حقوقی
• 63. تحلیل اسناد حقوقی و قراردادها
• 64. شناسایی موارد نقض قوانین
• 65. کاربرد LLMs در حوزهٔ پزشکی
• 66. تحلیل گزارش‌های بالینی و تحقیقات
• 67. پیش‌بینی احتمالات بیماری‌ها
• 68. کاربرد LLMs در حوزهٔ علوم اجتماعی
• 69. تحلیل داده‌های نظرسنجی و شبکه‌های اجتماعی
• 70. شناسایی الگوهای رفتاری
• 71. کاربرد LLMs در پیش‌بینی نیازهای مصرف‌کننده
• 72. تحلیل داده‌های خرید و رفتار مشتری
• 73. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات
• 74. کاربرد LLMs در مدیریت زنجیرهٔ تأمین
• 75. بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا برای موجودی
• 76. شناسایی اختلالات احتمالی در زنجیره
• 77. کاربرد LLMs در خدمات مشتری
• 78. خودکارسازی پاسخ به سؤالات متداول
• 79. شخصی‌سازی تجربهٔ مشتری
• 80. کاربرد LLMs در بازاریابی دیجیتال
• 81. تولید محتوای تبلیغاتی هدفمند
• 82. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 83. کاربرد LLMs در توسعهٔ نرم‌افزار
• 84. کمک به نوشتن کد و رفع اشکال
• 85. تولید مستندات فنی
• 86. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
• 87. جستجو و خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 88. شناسایی ایده‌های تحقیقاتی جدید
• 89. کاربرد LLMs در بهبود دسترسی به اطلاعات
• 90. تولید محتوا برای افراد با نیازهای خاص
• 91. ترجمهٔ مفاهیم پیچیده به زبان ساده
• 92. کاربرد LLMs در حفظ و اشاعهٔ زبان فارسی
• 93. تولید محتوای غنی به زبان فارسی
• 94. کمک به آموزش زبان فارسی به غیرفارسی‌زبانان
• 95. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 96. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 97. جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
• 98. مدیریت منابع محاسباتی برای LLMs
• 99. نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 100. بهینه‌سازی مصرف منابع