فلش‌کارت‌های آموزشی ابزارهای هوشمند برای ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای هوشمند برای ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه ای پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه مدل های زبانی
• 4. معماری های ابتدایی مدل های زبانی
• 5. شبکه های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
• 6. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 8. واحد های بازگشتی دروازه ای (GRU)
• 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 10. ترنسفورمرها: انقلابی در مدل های زبانی
• 11. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 12. لایه های خود-توجهی (Self-Attention)
• 13. لایه های توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 14. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. توسعه مدل های زبانی بزرگ
• 16. آموزش مدل های زبانی بزرگ
• 17. مجموعه داده های مورد استفاده در آموزش LLMs
• 18. فرایند پیش-آموزش (Pre-training)
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 20. کاربردهای مدل های زبانی بزرگ
• 21. تولید متن
• 22. ترجمه ماشینی
• 23. خلاصه سازی متن
• 24. پاسخ به پرسش
• 25. تحلیل احساسات
• 26. طبقه بندی متن
• 27. تشخیص موجودیت نامدار (NER)
• 28. مدل های زبانی در رباتیک
• 29. مدل های زبانی در تعامل انسان و کامپیوتر
• 30. کاربردهای LLMs در علم و مهندسی
• 31. کاربردهای LLMs در پزشکی و سلامت
• 32. کاربردهای LLMs در آموزش
• 33. کاربردهای LLMs در حقوق و قانون
• 34. کاربردهای LLMs در امور مالی و اقتصادی
• 35. کاربردهای LLMs در هنر و خلاقیت
• 36. کاربردهای LLMs در بازی سازی
• 37. چالش های مدل های زبانی بزرگ
• 38. سوگیری در مدل های زبانی
• 39. شفافیت و تفسیرپذیری LLMs
• 40. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 41. مصرف انرژی و ملاحظات زیست محیطی LLMs
• 42. اخلاق در توسعه و استفاده از LLMs
• 43. مدل های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 44. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 45. معماری های مولد
• 46. شبکه های مولد تخاصمی (GANs)
• 47. مدل های مبتنی بر انتشار (Diffusion Models)
• 48. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید متن
• 49. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید تصویر
• 50. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید کد
• 51. ابزارهای هوشمند برای LLMs
• 52. مفهوم ابزار در LLMs
• 53. انواع ابزارها برای LLMs
• 54. ابزارهای مبتنی بر جستجوی اطلاعات
• 55. ابزارهای مبتنی بر محاسبه
• 56. ابزارهای مبتنی بر پایگاه دانش
• 57. ابزارهای مبتنی بر API های خارجی
• 58. پروتکل های ارتباطی بین LLMs و ابزارها
• 59. مدیریت زمینه (Context Management) در LLMs
• 60. اهمیت زمینه در پردازش زبان
• 61. روش های مدیریت زمینه
• 62. پنجره زمینه (Context Window)
• 63. تکنیک های فشرده سازی زمینه
• 64. یادگیری در زمینه (In-context Learning)
• 65. یادگیری چند-شات (Few-shot Learning)
• 66. یادگیری صفر-شات (Zero-shot Learning)
• 67. بهینه سازی استفاده از زمینه
• 68. ارزیابی عملکرد LLMs با ابزارها
• 69. معیارهای ارزیابی
• 70. سناریوهای ارزیابی
• 71. مقایسه مدل های مختلف با ابزارها
• 72. کاربردهای پیشرفته ابزارها
• 73. ابزارهای شخصی سازی شده برای LLMs
• 74. توسعه ابزارهای سفارشی
• 75. ادغام ابزارهای خارجی با LLMs
• 76. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارها
• 77. حفاظت از داده ها هنگام استفاده از ابزارها
• 78. مدیریت دسترسی به ابزارها
• 79. کاربردهای LLMs در اتوماسیون وظایف
• 80. اتوماسیون فرایندهای کسب و کار
• 81. دستیارهای هوشمند شخصی
• 82. ربات های چت سازمانی
• 83. مدیریت دانش با LLMs
• 84. جستجوی پیشرفته در پایگاه های دانش
• 85. استخراج اطلاعات کلیدی
• 86. تولید گزارش های خودکار
• 87. LLMs و آینده تعامل انسان و کامپیوتر
• 88. رابط های کاربری طبیعی
• 89. سیستم های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 90. همکاری انسان و هوش مصنوعی
• 91. توسعه پایدار مدل های زبانی
• 92. فرهنگ سازی و آموزش عمومی در مورد LLMs
• 93. مسئولیت پذیری در توسعه LLMs
• 94. چارچوب های نظارتی برای LLMs
• 95. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
• 96. آینده پژوهی در حوزه LLMs
• 97. نوآوری های آتی در معماری LLMs
• 98. روش های نوین آموزش LLMs
• 99. کاربردهای نوظهور LLMs
• 100. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)