فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی برای یادگیری ماشین در مهندسی نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی برای یادگیری ماشین در مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای تولید کد (Code Generation)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی سنتی
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر ان‌گرام
• 7. ارزیابی مدل‌های زبانی سنتی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 9. شبکه‌های عصبی پیشخور
• 10. پس‌انتشار خطا
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 13. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 14. کاربرد RNN در مدل‌های زبانی
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مدرن
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 19. توجه خودی (Self-Attention)
• 20. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. معماری‌های پیشرو در LLMs
• 24. BERT و خانواده آن
• 25. GPT و خانواده آن
• 26. تکنیک‌های آموزش LLMs
• 27. آموزش پیش‌بینی توکن بعدی
• 28. آموزش مدل‌سازی زبانی
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 30. روش‌های تنظیم دقیق
• 31. تنظیم دقیق با داده‌های خاص دامنه
• 32. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 33. روش‌های کم‌داده (Few-shot Learning)
• 34. یادگیری صفر-داده (Zero-shot Learning)
• 35. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 36. اصول طراحی Prompt
• 37. انواع Prompt
• 38. بهینه‌سازی Prompt برای وظایف مختلف
• 39. کاربردهای مدل‌های زبانی در مهندسی نرم‌افزار
• 40. تولید کد
• 41. تکمیل خودکار کد
• 42. رفع اشکال کد
• 43. مستندسازی کد
• 44. ترجمه کد بین زبان‌ها
• 45. تحلیل کد
• 46. شناسایی الگوهای کد
• 47. پیش‌بینی خطاها در کد
• 48. بازبینی خودکار کد
• 49. تولید سناریوهای تست
• 50. مدل‌های زبانی برای مدیریت نیازمندی‌ها
• 51. تحلیل نیازمندی‌ها
• 52. استانداردسازی نیازمندی‌ها
• 53. ارتباط بین نیازمندی‌ها
• 54. مدل‌های زبانی برای مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 55. تحلیل گزارش‌ها و وظایف
• 56. پیش‌بینی زمان‌بندی
• 57. شناسایی ریسک‌ها
• 58. مدل‌های زبانی برای پایگاه داده و بازیابی اطلاعات
• 59. پرس‌وجو از پایگاه داده با زبان طبیعی
• 60. تولید پرس‌وجوهای SQL
• 61. بازیابی اطلاعات از متون فنی
• 62. خلاصه‌سازی متون فنی
• 63. مدل‌های زبانی برای امنیت نرم‌افزار
• 64. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
• 65. تحلیل کدهای مخرب
• 66. پیش‌بینی حملات سایبری
• 67. مدل‌های زبانی برای توسعه رابط کاربری
• 68. تولید متن برای رابط کاربری
• 69. تحلیل بازخورد کاربران
• 70. مدل‌های زبانی برای آموزش و راهنمایی توسعه‌دهندگان
• 71. ایجاد محتوای آموزشی
• 72. پاسخ به سوالات فنی
• 73. ارائه راهنمایی‌های کدنویسی
• 74. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 75. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 76. کاهش سوگیری در LLMs
• 77. حریم خصوصی داده‌ها
• 78. امنیت و پایداری مدل‌های زبانی
• 79. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 80. معیارهای ارزیابی
• 81. طراحی آزمایش‌ها
• 82. تفسیر نتایج ارزیابی
• 83. چالش‌ها و آینده مدل‌های زبانی در مهندسی نرم‌افزار
• 84. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 85. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 86. مدل‌های زبانی قابل توضیح (Explainable LLMs)
• 87. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار چابک
• 88. داده‌های آموزشی سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 89. ملاحظات شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 90. چارچوب‌های قانونی و مقررات داخلی
• 91. توسعه ابزارهای بومی برای LLMs
• 92. استانداردهای فنی و علمی داخلی
• 93. تطبیق LLMs با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 94. پژوهش‌های کاربردی در حوزه مهندسی نرم‌افزار با LLMs
• 95. نمونه‌سازی و پیاده‌سازی پروژه‌های LLM در محیط‌های دانشگاهی
• 96. کارگاه‌های آموزشی پیشرفته LLMs
• 97. سمینارهای تخصصی در مورد LLMs برای مهندسی نرم‌افزار