فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل ساختار و توانمندی‌های زبانی در مدل‌های هوش مصنوعی (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل ساختار و توانمندی‌های زبانی در مدل‌های هوش مصنوعی (LLMs)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و تکامل مدل‌های زبانی
• 2. معماری ترانسفورمر و سازوکار توجه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. فرآیند پیش‌آموزش و آموزش مدل‌های زبانی بر روی پیکره‌های متنی
• 4. روش‌های توکنایز کردن و تحلیل واحدهای زبانی در هوش مصنوعی
• 5. بازنمایی برداری کلمات و فضاهای برداری در مدل‌های زبانی
• 6. تأثیر ابعاد مدل و حجم داده‌ها بر توانمندی‌های زبانی
• 7. تحلیل نحو و ساختار دستوری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. بررسی توانایی مدل‌ها در درک روابط معنایی و هم‌معنایی
• 9. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل مفاهیم انتزاعی و روابط منطقی
• 10. استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی در درک استعاره‌ها و آرایه‌های ادبی
• 12. تحلیل قابلیت‌های استدلال منطقی و حل مسئله در مدل‌های زبانی
• 13. روش‌های تنظیم دقیق مدل برای کاربردهای تخصصی و بومی
• 14. اخلاق در هوش مصنوعی و ضرورت انطباق با ارزش‌های فرهنگی
• 15. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید متن با رعایت ضوابط زبانی
• 16. چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. بررسی خطاهای زبانی و سوگیری‌های شناختی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود خروجی مدل
• 19. ارزیابی شباهت‌های ساختاری میان زبان‌های مختلف در مدل‌های چندزبانه
• 20. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون علمی و تخصصی فارسی
• 21. روش‌های کاهش توهمات و افزایش دقت پاسخ‌های مدل
• 22. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد در وظایف زبانی
• 23. تحلیل تفاوت‌های زبانی در مدل‌های کوچک و مدل‌های مقیاس‌بزرگ
• 24. بررسی حافظه متنی و درک سیاق در تعاملات طولانی با مدل
• 25. آینده‌نگری در توسعه هوش مصنوعی زبانی با رویکرد بومی‌سازی
• 26. روش‌های ارزیابی کیفی توانمندی‌های زبانی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل متون کهن و ادبیات فارسی
• 28. یکپارچه‌سازی دانش تخصصی در مدل‌های زبانی از طریق دانش‌نامه‌ها
• 29. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا در محیط‌های محدود
• 30. اخلاق پژوهش و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک مفاهیم فرهنگی و بومی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای اداری و سازمانی
• 33. تحلیل نقش مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری زبان
• 34. پایش عملکرد مدل‌های زبانی در برابر تغییرات زبانی و اجتماعی
• 35. روش‌های تحلیل خطاهای نحوی در تولیدات متنی مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 37. بررسی ظرفیت مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی و پارافریز متون
• 38. تحلیل ساختار جملات پیچیده در مدل‌های زبانی مدرن
• 39. روش‌های افزایش شفافیت و تفسیرپذیری در فرآیندهای تصمیم‌گیری مدل
• 40. توسعه ابزارهای تحلیل زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی برای زبان فارسی