فلش‌کارت‌های آموزشی کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در دستگاه‌های هوشمند: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در دستگاه‌های هوشمند: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: On-device LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 5. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 6. فرایند پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 7. کارهای پایین‌دستی (Downstream Tasks) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 8. مجموعه داده‌های متداول در آموزش مدل‌های زبانی
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی: معیارهای اصلی
• 10. تولید متن (Text Generation) با مدل‌های زبانی
• 11. مدل‌های زبانی برای فهم زبان طبیعی (NLU)
• 12. فهم معنایی و تحلیل احساسات
• 13. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 14. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 15. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 16. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 17. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 18. پردازش تصویر و زبان
• 19. پردازش صدا و زبان
• 20. مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های هوشمند
• 21. کاربرد LLMs در دستیارهای صوتی
• 22. LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 23. LLMs در تحلیل داده‌های بازار
• 24. LLMs در خدمات مشتریان
• 25. LLMs در آموزش و یادگیری
• 26. LLMs در حوزه‌های پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 27. LLMs در حقوق و قانون (با رعایت چارچوب رسمی)
• 28. LLMs در تولید محتوای آموزشی (با رعایت الزامات)
• 29. مدل‌های زبانی و اخلاق در هوش مصنوعی
• 30. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 31. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 32. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 33. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های زبانی
• 34. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر (Efficient LLMs)
• 35. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی (Model Compression)
• 36. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 37. تکنیک‌های کاهش پارامترها
• 38. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی
• 39. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 40. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش LLMs
• 41. مدل‌های زبانی فارسی پیش‌آموزش‌دیده
• 42. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای فارسی
• 43. کاربرد LLMs در دستگاه‌های هوشمند ایرانی
• 44. توسعه دستیارهای صوتی فارسی
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر بومی با LLMs
• 46. تحلیل داده‌های بازار ایران با LLMs
• 47. خدمات مشتریان هوشمند در ایران
• 48. کاربرد LLMs در نظام آموزشی ایران
• 49. کاربرد LLMs در نظام سلامت ایران
• 50. کاربرد LLMs در نظام قضایی ایران
• 51. کاربرد LLMs در تولید محتوای بومی
• 52. فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های رایج برای LLMs
• 53. TensorFlow و Keras برای LLMs
• 54. PyTorch برای LLMs
• 55. Hugging Face Transformers
• 56. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی
• 57. استقرار مدل‌های زبانی بر روی دستگاه‌های هوشمند
• 58. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای محدود
• 59. مدل‌های زبانی مبتنی بر حافظه (Memory-Augmented LLMs)
• 60. مدل‌های زبانی مولد و خلاقیت
• 61. تولید شعر و داستان با LLMs
• 62. تولید موسیقی و هنر با LLMs (با رعایت چارچوب رسمی)
• 63. مدل‌های زبانی در بازی‌های رایانه‌ای
• 64. مدل‌های زبانی و واقعیت افزوده/مجازی
• 65. ریسک‌ها و چالش‌های آینده LLMs
• 66. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 67. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی LLMs
• 68. همکاری با متخصصان و دانشگاهیان در ایران
• 69. پروژه‌های عملی با LLMs برای دستگاه‌های هوشمند
• 70. طراحی معماری LLM متناسب با دستگاه هوشمند
• 71. آموزش و تنظیم دقیق LLM برای وظیفه خاص
• 72. ارزیابی و اعتبارسنجی LLM در محیط واقعی
• 73. پیاده‌سازی LLM بر روی دستگاه‌های موبایل
• 74. پیاده‌سازی LLM بر روی دستگاه‌های تعبیه‌شده (Embedded Devices)
• 75. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در LLMs
• 76. امنیت در پیاده‌سازی LLMs بر روی دستگاه‌های هوشمند
• 77. ملاحظات فرهنگی در به‌کارگیری LLMs در ایران
• 78. توسعه ابزارهای کمکی برای کاربران با LLMs
• 79. مدل‌های زبانی برای افراد کم‌توان (Accessibility)
• 80. کاربرد LLMs در مدیریت شهری هوشمند
• 81. LLMs در حمل و نقل هوشمند
• 82. LLMs در کشاورزی هوشمند
• 83. LLMs در صنعت (Industry 4.0)
• 84. مدل‌های زبانی و تحلیل اخبار و رسانه‌ها (با رعایت چارچوب رسمی)
• 85. مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
• 86. مدل‌های زبانی و آینده کار
• 87. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش LLMs
• 88. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پروژه‌های LLM
• 89. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 90. تست و دیباگ کردن مدل‌های زبانی
• 91. مستندسازی پروژه‌های LLM
• 92. نکات کلیدی در موفقیت پروژه‌های LLM
• 93. آینده تحقیقات در مدل‌های زبانی
• 94. مدل‌های زبانی نسل بعد
• 95. تکامل معماری‌های ترنسفورمر
• 96. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در LLMs
• 97. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) پیشرفته
• 98. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و نقش LLMs
• 99. هم‌زیستی انسان و هوش مصنوعی
• 100. فرایندهای تصمیم‌گیری اخلاقی در AI