فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی هوش مصنوعی مولد: از معماری ترنسفورمر تا پیاده‌سازی عملی مدل‌های زبانی بزرگ با رویکرد مسئولانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی مولد: از معماری ترنسفورمر تا پیاده‌سازی عملی مدل‌های زبانی بزرگ با رویکرد مسئولانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مبانی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و چشم‌انداز آن
• 2. تاریخچه و سیر تحول هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی مولد
• 4. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 5. مبانی یادگیری عمیق برای هوش مصنوعی مولد
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. مفهوم و اهمیت معماری ترنسفورمر
• 9. اجزای اصلی معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 10. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
• 11. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 12. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. معماری‌های پیشگام LLMs
• 15. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
• 16. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
• 17. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. مجموعه‌داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMs
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش LLMs
• 20. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 22. یادگیری با چند مثال (Few-shot Learning)
• 23. یادگیری صفر-شوت (Zero-shot Learning)
• 24. پیاده‌سازی عملی مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
• 26. نصب و راه‌اندازی ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 27. کار با APIهای مدل‌های زبانی
• 28. تولید متن با استفاده از LLMs
• 29. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 30. کاربردهای تولید متن: خلاصه‌سازی
• 31. کاربردهای تولید متن: ترجمه ماشینی
• 32. کاربردهای تولید متن: پاسخ به سوالات
• 33. کاربردهای تولید متن: تکمیل متن
• 34. تولید کد با استفاده از LLMs
• 35. کاربردهای تولید کد: تکمیل کد
• 36. کاربردهای تولید کد: تولید توابع
• 37. کاربردهای تولید کد: رفع اشکال کد
• 38. تولید تصویر با استفاده از مدل‌های مولد
• 39. مبانی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 40. معماری GAN و نحوه عملکرد آن
• 41. کاربردهای GAN در تولید تصویر
• 42. مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models)
• 43. نحوه عملکرد مدل‌های دیفیوژن
• 44. کاربردهای مدل‌های دیفیوژن در تولید تصویر
• 45. تولید صدا و موسیقی با هوش مصنوعی مولد
• 46. مبانی تولید صدا
• 47. مدل‌های مولد برای تولید گفتار
• 48. مدل‌های مولد برای تولید موسیقی
• 49. کاربردهای تولید صدا و موسیقی
• 50. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
• 51. ملاحظات اخلاقی در توسعه AI مولد
• 52. تعصبات (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 53. شناسایی و کاهش تعصبات در داده‌ها
• 54. شناسایی و کاهش تعصبات در مدل‌ها
• 55. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در AI مولد
• 56. مسائل مربوط به مالکیت معنوی و محتوا
• 57. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در AI
• 58. نظارت و قانون‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی
• 59. چارچوب‌های قانونی برای AI در ایران
• 60. استانداردهای ملی و بین‌المللی AI
• 61. توسعه و پیاده‌سازی AI مسئولانه
• 62. ارزیابی ریسک در پروژه‌های AI مولد
• 63. مدیریت ریسک و کاهش آسیب‌پذیری
• 64. اصول طراحی AI اخلاقی
• 65. کاربرد AI مولد در صنایع مختلف
• 66. AI مولد در حوزه سلامت و پزشکی
• 67. AI مولد در حوزه آموزش و یادگیری
• 68. AI مولد در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 69. AI مولد در حوزه رسانه و تبلیغات
• 70. AI مولد در حوزه تولید و صنعت
• 71. AI مولد در حوزه خدمات دولتی
• 72. چالش‌های آینده هوش مصنوعی مولد
• 73. روندهای نوظهور در AI مولد
• 74. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و چشم‌انداز آن
• 75. همکاری انسان و AI مولد
• 76. آینده بازار کار در عصر AI مولد
• 77. آموزش و توسعه مهارت‌های مورد نیاز برای AI
• 78. راهنمای عملی: ساخت یک اپلیکیشن ساده با AI مولد
• 79. مراحل طراحی و توسعه یک پروژه AI مولد
• 80. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌های مناسب
• 81. آموزش پایه یک مدل زبانی کوچک
• 82. تنظیم دقیق مدل برای یک وظیفه ساده
• 83. تست و ارزیابی مدل
• 84. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی AI
• 85. مستندسازی پروژه AI مولد
• 86. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان AI
• 87. مقایسه رویکردهای مختلف در AI مولد
• 88. بررسی موارد موفق و ناموفق پیاده‌سازی AI
• 89. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 90. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری بیشتر