فلش‌کارت‌های آموزشی توسعه‌دهندگان LLM: ابزارهای کاربردی و پلتفرم‌های استراتژیک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه‌دهندگان LLM: ابزارهای کاربردی و پلتفرم‌های استراتژیک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های LLM**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. تاریخچه و تکامل LLMs
• 3. معماری‌های کلیدی LLMs: ترنسفورمرها
• 4. لایه انکودر در ترنسفورمرها
• 5. لایه دیکودر در ترنسفورمرها
• 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 7. انواع توجه: خود-توجهی و توجه متقابل
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
• 9. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 10. واژگان و فضاهای برداری
• 11. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 12. مدل‌های زبانی آماری
• 13. مدل‌های زبانی عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 15. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 16. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 17. معماری‌های پیشرفته‌تر: GPT و BERT
• 18. مدل‌های مبتنی بر انکودر-دیکودر
• 19. مدل‌های مبتنی بر انکودر تنها (مانند BERT)
• 20. مدل‌های مبتنی بر دیکودر تنها (مانند GPT)
• 21. آموزش LLMs: پیش‌آموزش (Pre-training)
• 22. مجموعه‌های داده بزرگ برای پیش‌آموزش
• 23. اهداف پیش‌آموزش: Masked Language Modeling (MLM)
• 24. اهداف پیش‌آموزش: Next Sentence Prediction (NSP)
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 27. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌دار
• 28. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 29. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 30. اصول RLHF
• 31. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
• 32. آموزش مدل پاداش
• 33. بهینه‌سازی سیاست با یادگیری تقویتی
• 34. ارزیابی LLMs: معیارهای استاندارد
• 35. Perplexity
• 36. BLEU Score
• 37. ROUGE Score
• 38. METEOR Score
• 39. Human Evaluation
• 40. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 41. استفاده از LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 42. دسته‌بندی متن
• 43. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 44. استخراج رابطه
• 45. خلاصه‌سازی متن
• 46. ترجمه ماشینی
• 47. پاسخ به پرسش
• 48. تولید متن خلاقانه
• 49. کاربردهای LLMs در صنعت
• 50. تولید محتوا
• 51. خدمات مشتری و چت‌بات‌ها
• 52. تحلیل احساسات
• 53. کدنویسی و توسعه نرم‌افزار
• 54. آموزش و یادگیری
• 55. پلتفرم‌های توسعه LLMs: TensorFlow
• 56. پلتفرم‌های توسعه LLMs: PyTorch
• 57. کتابخانه‌های مرتبط: Hugging Face Transformers
• 58. مفاهیم کلیدی در Hugging Face
• 59. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده
• 60. تنظیم دقیق مدل‌ها با Hugging Face
• 61. ابزارهای مدیریت مدل
• 62. محیط‌های توسعه و استقرار
• 63. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
• 64. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 65. سوگیری (Bias) در LLMs
• 66. راه‌های کاهش سوگیری
• 67. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 68. امنیت و حریم خصوصی
• 69. مسئولیت‌پذیری
• 70. آینده LLMs
• 71. مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر
• 72. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 73. LLMs برای زبان‌های کمتر رایج
• 74. تخصصی‌سازی LLMs برای حوزه‌های خاص
• 75. یادگیری پیوسته (Continual Learning) در LLMs
• 76. توسعه مدل‌های سازگار با محیط
• 77. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 78. تولید کد پیچیده
• 79. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
• 80. تحلیل داده‌های حجیم
• 81. دستیارهای هوشمند شخصی
• 82. فناوری‌های مرتبط با LLMs
• 83. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 84. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 85. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 86. مدل‌های زبانی فارسی
• 87. توسعه مدل‌های زبانی فارسی سفارشی
• 88. نکات مهم در توسعه مدل‌های زبانی فارسی
• 89. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 90. طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 91. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 92. ارزیابی پرامپت‌ها
• 93. کاربرد مهندسی پرامپت در وظایف مختلف
• 94. ملاحظات امنیتی در مهندسی پرامپت
• 95. بهینه‌سازی LLMs برای استقرار
• 96. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 97. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 98. پیکربندی سخت‌افزار برای استقرار
• 99. مدیریت منابع محاسباتی
• 100. استقرار در محیط‌های ابری