فلش‌کارت‌های آموزشی سیر تحول مدل‌های زبانی؛ از منطق‌محور تا هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیر تحول مدل‌های زبانی؛ از منطق‌محور تا هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: مدل‌های زبانی و پردازش متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و اهمیت مدل‌سازی متن در عصر دیجیتال
• 2. تاریخچه و سیر تکامل سیستم‌های تحلیل متن
• 3. بررسی مدل‌های مبتنی بر قواعد و دستور زبان‌شناختی
• 4. محدودیت‌های سیستم‌های Rule-based در مواجهه با زبان طبیعی
• 5. مبانی احتمالات و آمار در تحلیل متن
• 6. مدل‌های آماری زبان و پیش‌بینی کلمه بعدی
• 7. مفهوم مدل‌های N-gram و کاربردهای آن
• 8. چالش‌های داده‌های متنی و اهمیت پیش‌پردازش در علوم داده
• 9. روش‌های توکن‌بندی و تبدیل متن به اعداد
• 10. بردارسازی کلمات و مفهوم Word Embeddings
• 11. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن در توالی‌ها
• 12. مدل‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت در پردازش متن
• 13. معرفی مکانیزم توجه و تحول در یادگیری عمیق
• 14. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی مدرن
• 15. مفهوم مکانیسم توجه به خود در مدل‌های زبانی
• 16. آموزش پیش‌فرض و یادگیری بازنمایی‌های متنی
• 17. تفاوت‌های کلیدی مدل‌های انکودر و دیکودر
• 18. بررسی مدل‌های زبانی بزرگ و مقیاس‌پذیری در آموزش
• 19. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای کاربردهای تخصصی
• 20. مبانی هوش مصنوعی مولد و تولید متن خلاقانه
• 21. الگوریتم‌های رمزگشایی و تولید متن در مدل‌های مولد
• 22. نقش یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در بهبود مدل‌ها
• 23. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 24. کاربردهای مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات و نظرات
• 26. نقش هوش مصنوعی در ترجمه ماشینی و بومی‌سازی متون
• 27. مدل‌های زبانی در دستیارهای هوشمند و تعاملات انسان و رایانه
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت دقت در خروجی‌های متن
• 29. چالش‌های سوگیری در داده‌های آموزشی و راهکارهای تعدیل آن
• 30. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 31. مدل‌های زبانی چندوجهی و ترکیب متن با تصویر
• 32. روش‌های بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا
• 33. آینده هوش مصنوعی مولد و چشم‌انداز فناوری‌های زبانی
• 34. پروژه‌های عملی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی ساده
• 35. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون در پردازش متن
• 36. طراحی جریان کاری برای تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 37. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای دریافت خروجی بهینه
• 38. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی در نرم‌افزارهای کاربردی
• 39. تحلیل نقش هوش مصنوعی در ارتقای بهره‌وری سازمانی
• 40. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در توسعه مدل‌های زبانی بومی