فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی و کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و تحول مدل‌های زبان
• 3. مفاهیم پایه در زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. واژگان و توکن‌سازی
• 5. کاراکترها، کلمات و جملات
• 6. مدل‌های زبانی آماری
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ان‌گرم
• 8. مزایا و محدودیت‌های ان‌گرم
• 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (LSTM)
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 14. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 15. خود-توجهی (Self-Attention)
• 16. لایه انکودر ترنسفورمر
• 17. لایه دیکودر ترنسفورمر
• 18. معماری ترنسفورمر
• 19. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 20. مفهوم پیش‌آموزش (Pre-training)
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 23. BERT و خانواده آن
• 24. GPT و خانواده آن
• 25. تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌ها
• 26. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 27. تولید متن
• 28. خلاصه‌سازی متن
• 29. ترجمه ماشینی
• 30. پاسخ به پرسش
• 31. تحلیل احساسات
• 32. دسته‌بندی متن
• 33. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 34. مدل‌سازی موضوعی
• 35. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 36. تولید کد
• 37. کاربردهای LLMs در حوزه‌های دیگر
• 38. آموزش و پژوهش
• 39. کمک به نویسندگان و ویراستاران
• 40. تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 41. فرهنگ و هنر
• 42. اقتصاد و تجارت
• 43. علوم پزشکی و سلامت
• 44. قوانین و حقوق
• 45. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLMs
• 46. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 47. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 48. اطلاعات نادرست و اخبار جعلی
• 49. تولید محتوای مضر
• 50. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 51. تاثیر LLMs بر بازار کار
• 52. مقررات و چارچوب‌های قانونی برای LLMs
• 53. ارزیابی و سنجش عملکرد LLMs
• 54. معیارهای ارزیابی سنتی
• 55. معیارهای جدید برای LLMs
• 56. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 57. روش‌های مقایسه مدل‌ها
• 58. آینده LLMs
• 59. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 60. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 61. تمرکز بر قابلیت تفسیرپذیری
• 62. هوش مصنوعی مولد و خلاقیت
• 63. توسعه LLMs بومی و سازگار با فرهنگ ایرانی
• 64. اصول توسعه مسئولانه LLMs
• 65. حاکمیت داده و مالکیت معنوی
• 66. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 67. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 68. منابع داده فارسی برای آموزش LLMs
• 69. توسعه مدل‌های اختصاصی برای فارسی
• 70. کاربردهای LLMs در صنعت نرم‌افزار ایران
• 71. تولید محتوای آموزشی به زبان فارسی
• 72. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
• 73. دستیاران هوشمند فارسی
• 74. تحلیل بازار و رقبا با LLMs
• 75. توسعه ابزارهای حقوقی با LLMs
• 76. پژوهش در علوم انسانی با LLMs
• 77. کاربردهای LLMs در مدیریت دانش
• 78. بهبود رابط‌های کاربری با LLMs
• 79. ارائه خدمات مشتریان با LLMs
• 80. تولید گزارش‌های تحلیلی با LLMs
• 81. دسترسی‌پذیری محتوا با LLMs
• 82. خودکارسازی وظایف اداری با LLMs
• 83. مدیریت پروژه با LLMs
• 84. مدیریت منابع انسانی با LLMs
• 85. تحلیل داده‌های مالی با LLMs
• 86. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با LLMs
• 87. نوآوری در کسب‌وکار با LLMs
• 88. توسعه ابزارهای آموزشی تعاملی
• 89. ایجاد بازی‌های آموزشی با LLMs
• 90. شبیه‌سازی سناریوهای واقعی
• 91. ارائه بازخورد شخصی‌سازی شده
• 92. ارزیابی پیشرفت یادگیرندگان
• 93. مدیریت منابع آموزشی دیجیتال
• 94. توسعه سیستم‌های یادگیری انطباقی
• 95. فرهنگ‌سازی استفاده از LLMs
• 96. آموزش سواد هوش مصنوعی
• 97. اصول اخلاقی در استفاده از LLMs
• 98. کاربردهای LLMs در پژوهش‌های علمی
• 99. تحلیل مقالات علمی
• 100. تولید فرضیه‌های پژوهشی