فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): از مفاهیم تا پیاده‌سازی کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): از مفاهیم تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در عصر حاضر
• 2. تاریخچه تحول مدل‌های زبانی از روش‌های آماری تا یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم پایه در شبکه عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 4. معماری ترنسفورمر و مفهوم مکانیزم توجه
• 5. سازوکار توجه به خود در پردازش زبان طبیعی
• 6. رمزگذار و رمزگشا در معماری مدل‌های زبانی
• 7. نحوه نمایش متن و مفاهیم برداری در فضای چندبعدی
• 8. فرآیند پیش‌پردازش متن و توکن‌سازی در مدل‌های زبانی
• 9. تفاوت مدل‌های زبانی رمزگذار محور و رمزگشا محور
• 10. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 11. نقش داده‌های متنی حجیم در یادگیری الگوهای زبانی
• 12. مفهوم پارامترها و اهمیت مقیاس‌پذیری در مدل‌ها
• 13. تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای تخصصی
• 14. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 15. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف منابع
• 16. استراتژی‌های استنتاج و تولید متن در مدل‌های زبانی
• 17. مهندسی پرامپت و اصول تعامل بهینه با مدل
• 18. تکنیک‌های زنجیره تفکر در بهبود پاسخ‌دهی مدل
• 19. روش‌های کاهش توهم و افزایش دقت در پاسخ‌ها
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 21. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت در استخراج ویژگی
• 22. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون فارسی و چالش‌های آن
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک برای محیط‌های محلی
• 24. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فرهنگی و دینی
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی و پژوهشی
• 28. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 29. تجمیع مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ساختاریافته
• 30. روش‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با مدل‌های زبانی
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و خلاصه‌سازی متون تخصصی
• 32. استفاده از مدل‌های زبانی در ابزارهای برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار
• 33. چالش‌های بومی‌سازی و مدل‌سازی زبان‌های محلی
• 34. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری مورد نیاز برای پردازش مدل‌ها
• 35. نقش پردازنده‌های گرافیکی در سرعت آموزش و استنتاج
• 36. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی در صنایع استراتژیک کشور
• 37. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی ملی و مستقل
• 38. روش‌های استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری امن
• 39. مانیتورینگ و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های زبانی
• 40. ترکیب مدل‌های زبانی با ابزارهای بینایی ماشین
• 41. مفاهیم مدل‌های چندوجهی در تحلیل همزمان متن و تصویر
• 42. راهکارهای مقابله با سوگیری‌های فرهنگی در مدل‌های زبانی
• 43. نقش هوش مصنوعی در ارتقای بهره‌وری در بخش خدمات عمومی
• 44. بررسی تطبیقی مدل‌های زبانی متن‌باز و تجاری
• 45. اصول مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی
• 46. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی فناوری‌های نوین هوش مصنوعی
• 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 48. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
• 49. ارتقای دقت مدل‌های تخصصی با استفاده از دانش متخصصان انسانی
• 50. مسیر یادگیری و توسعه مهارت‌های تخصصی در حوزه هوش مصنوعی