کتاب پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در پروژه‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در پروژه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و اجزای آن
• 3. مفهوم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش متن
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 6. روش‌های توکنایزیشن متن
• 7. ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی
• 8. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch)
• 9. تنظیم محیط توسعه برای یادگیری عمیق
• 10. پیاده‌سازی یک مدل زبانی ساده با TensorFlow
• 11. پیاده‌سازی یک مدل زبانی ساده با PyTorch
• 12. مفهوم گرادیان و بهینه‌سازی
• 13. الگوریتم‌های بهینه‌سازی (SGD، Adam)
• 14. تنظیم نرخ یادگیری
• 15. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 16. تکنیک‌های Regularization (L1، L2، Dropout)
• 17. معرفی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 18. کاربرد مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌ها
• 19. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 20. مفهوم Embedding لغوی
• 21. Word2Vec و GloVe
• 22. FastText و کاربردهای آن
• 23. Embeddings متنی (Sentence Embeddings)
• 24. معرفی مدل BERT و معماری آن
• 25. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 26. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (NER)
• 27. کاربرد BERT در پاسخ به سؤال
• 28. معرفی مدل‌های مبتنی بر GPT
• 29. GPT-2 و GPT-3: توانایی‌ها و محدودیت‌ها
• 30. کاربرد GPT در تولید متن
• 31. تولید متن خلاقانه با GPT
• 32. کنترل کیفیت متن تولید شده توسط GPT
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های T5 و BART
• 34. کاربرد T5 در خلاصه‌سازی متن
• 35. کاربرد BART در ترجمه ماشینی
• 36. مفهوم یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 37. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 38. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از GPU
• 39. بهینه‌سازی حافظه GPU در آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 41. مقدمه‌ای بر توزیع آموزش مدل‌های زبانی
• 42. استفاده از کتابخانه‌های Horovod و DDP
• 43. مفهوم استنتاج (Inference) مدل‌های زبانی
• 44. بهینه‌سازی سرعت استنتاج
• 45. استفاده از TensorRT برای استنتاج سریع
• 46. معرفی ابزارهای استقرار مدل (Deployment)
• 47. استقرار مدل در محیط ابری (AWS، Google Cloud، Azure)
• 48. استقرار مدل به عنوان یک API
• 49. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 50. مفهوم Bias در مدل‌های زبانی
• 51. روش‌های کاهش Bias در داده‌ها و مدل‌ها
• 52. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 53. مسائل حقوقی مرتبط با مدل‌های زبانی
• 54. کاربردهای مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 56. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 57. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 58. ترجمه ماشینی
• 59. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 60. پرسش و پاسخ خودکار
• 61. تولید زیرنویس خودکار برای ویدیوها
• 62. تشخیص گفتار و تبدیل آن به متن
• 63. تولید متن از تصویر (Image Captioning)
• 64. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 65. ارزیابی و مقایسه مدل‌های زبانی
• 66. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 67. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
• 68. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 69. تحقیقات جدید در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ
• 70. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در این حوزه