کتاب مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای: سیر تحول با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای: سیر تحول

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مکالمه‌ای و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه هوش مصنوعی مکالمه‌ای: از ELIZA تا امروز
• 3. مفهوم مدل زبانی بزرگ (LLM) و ویژگی‌های کلیدی آن
• 4. معماری ترانسفورمر: اساس مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: داده‌ها و روش‌ها
• 6. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 7. انواع مدل‌های زبانی بزرگ: GPT، BERT، T5 و غیره
• 8. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ: نقاط قوت و ضعف
• 9. کاربردهای هوش مصنوعی مکالمه‌ای در خدمات مشتری
• 10. چت‌بات‌ها: طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی
• 11. ساخت دستیار صوتی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. تولید متن خلاقانه با LLM‌ها: شعر، داستان و غیره
• 13. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. ترجمه ماشینی عصبی و LLMها
• 15. تشخیص و تصحیح خودکار خطاها با LLMها
• 16. درک زبان طبیعی (NLU) و نقش LLMها
• 17. تولید زبان طبیعی (NLG) و LLMها
• 18. مدیریت دیالوگ و LLMها
• 19. چالش‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای: ابهام، تعصب و اخلاق
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ: معیارها و روش‌ها
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای استقرار
• 22. استفاده از APIهای LLM: OpenAI، Google AI و غیره
• 23. پیاده‌سازی چت‌بات با فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 24. امنیت مدل‌های زبانی بزرگ و مقابله با حملات
• 25. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در هوش مصنوعی مکالمه‌ای
• 26. مستندسازی و نگهداری مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. معرفی ابزارهای توسعه و دیباگینگ LLM
• 28. آینده هوش مصنوعی مکالمه‌ای و مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. ترندهای روز در زمینه LLMها
• 30. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 31. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 32. تکنیک‌های کاهش اندازه مدل (Model Compression)
• 33. مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت
• 34. مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه آموزش
• 35. مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه مالی
• 36. مدل‌های زبانی بزرگ و تولید کد
• 37. تولید تصاویر از متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. آشنایی با LangChain و کاربردهای آن
• 39. آشنایی با LlamaIndex و کاربردهای آن
• 40. استفاده از Embeddings برای بازیابی اطلاعات
• 41. RAG (Retrieval-Augmented Generation) و کاربردهای آن
• 42. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 43. تکنیک‌های Chain of Thought Prompting
• 44. تکنیک‌های Few-Shot Learning
• 45. آشنایی با Vector Databases
• 46. مقایسه Vector Databases مختلف
• 47. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های ابری
• 48. نحوه انتخاب مدل زبانی بزرگ مناسب برای پروژه
• 49. معماری Microservices برای LLMها
• 50. مبانی MLOps برای LLMها