کتاب تحلیل فنی و کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ: شناخت توانمندی‌ها و محدودیت‌های الگوریتمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل فنی و کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ: شناخت توانمندی‌ها و محدودیت‌های الگوریتمی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه تحول مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
• 2. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در پردازش متن
• 3. مفاهیم پایه توکن‌سازی و بازنمایی برداری کلمات
• 4. آموزش پیش‌تألیفی و نقش مقیاس در توانمندی مدل‌ها
• 5. فرایند تنظیم دقیق و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 6. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تراز کردن مدل
• 7. شناخت ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر دیکودر
• 8. بررسی توانمندی‌های مدل در درک معنایی و استدلال منطقی
• 9. قابلیت‌های مدل در تولید متن خلاقانه و ترجمه ماشینی
• 10. نقش یادگیری در زمینه و اهمیت داده‌های ورودی
• 11. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی مهندسی‌شده برای بهبود خروجی مدل
• 12. ارزیابی توانمندی مدل‌ها در حل مسائل ریاضی و محاسباتی
• 13. تحلیل محدودیت‌های مدل در درک حقایق و بروز پدیده توهم
• 14. بررسی چالش‌های سوگیری در داده‌های آموزشی و راهکارهای تعدیل آن
• 15. امنیت در مدل‌های زبانی و مقابله با حملات تزریق پرامپت
• 16. محدودیت‌های حافظه بلندمدت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در استقرار مدل‌ها
• 18. روش‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتیزاسیون برای اجرا در محیط‌های محدود
• 19. بررسی قابلیت‌های استدلال چندمرحله‌ای در مدل‌های پیشرفته
• 20. تحلیل عملکرد مدل در کدنویسی و توسعه نرم‌افزار
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده و ابزارهای خارجی
• 22. مفاهیم بازیابی اطلاعات تقویت‌شده و ارتقای دقت مدل
• 23. اخلاق در هوش مصنوعی و چارچوب‌های نظارتی بر توسعه مدل‌ها
• 24. بررسی محدودیت‌های مدل در درک مفاهیم انتزاعی و فرهنگی
• 25. شناخت تفاوت‌های مدل‌های متن‌باز و مدل‌های تجاری بسته
• 26. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 27. تأثیر مدل‌های زبانی بر بهره‌وری در صنایع و خدمات تخصصی
• 28. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی و مسیرهای توسعه به سوی هوش مصنوعی عمومی
• 29. محدودیت‌های مدل در پردازش زبان‌های کم‌منابع و بومی
• 30. راهکارهای بومی‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی برای نیازهای ملی
• 31. بررسی نقش مدل‌های زبانی در سیستم‌های آموزشی هوشمند
• 32. چالش‌های تفسیرپذیری و شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مدل
• 33. مدیریت حریم خصوصی در استفاده از داده‌های حساس برای آموزش مدل
• 34. تکنیک‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
• 35. تحلیل شکست‌های الگوریتمی در مواجهه با ورودی‌های مبهم
• 36. ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی پزشکی و حقوقی
• 37. نقش مدل‌های چندوجهی در گسترش توانمندی‌های پردازش زبان
• 38. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. اخلاق حرفه‌ای در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 40. آینده‌نگری در حوزه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان