کتاب صوتی چت‌بات‌های خلاق و پاسخگو: سفری در دنیای مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چت‌بات‌های خلاق و پاسخگو: سفری در دنیای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 4. واحد توکنایزر و نحوه عملکرد آن
• 5. واژگان و بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 7. معرفی مدل‌های GPT
• 8. معرفی مدل‌های BERT
• 9. تفاوت‌های کلیدی GPT و BERT
• 10. آموزش مدل‌های زبانی (Language Model Training)
• 11. مجموعه داده‌های آموزشی و پیش‌پردازش
• 12. تابع هزینه (Loss Function) در آموزش مدل
• 13. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش مدل
• 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. متریک‌های ارزیابی (مانند Perplexity)
• 17. تولید متن (Text Generation)
• 18. تکنیک‌های نمونه‌برداری در تولید متن
• 19. پیدا کردن بهترین متن (Beam Search)
• 20. تنظیم دما (Temperature) در تولید متن
• 21. تنظیم Top-k و Top-p در تولید متن
• 22. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید متن
• 23. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 24. روش‌های آماری در خلاصه‌سازی
• 25. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 26. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 27. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 28. ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 29. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 30. معماری‌های ترنسفورمر برای ترجمه
• 31. مجموعه داده‌های ترجمه
• 32. چالش‌های ترجمه ماشینی
• 33. ارزیابی ترجمه ماشینی (BLEU Score)
• 34. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 35. پاسخ به پرسش استخراجی
• 36. پاسخ به پرسش انتزاعی
• 37. سیستم‌های پرسش و پاسخ بدون دانش قبلی
• 38. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 39. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 40. مدل‌های زبانی فارسی
• 41. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 42. کاربردهای مدل‌های زبانی در ایران
• 43. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 44. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 45. طبقه‌بندی احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
• 46. مدل‌های مبتنی بر واژگان و قوانین
• 47. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 48. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 49. طبقه‌بندی متون (Text Classification)
• 50. تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 51. دسته‌بندی اخبار
• 52. شناسایی موضوع (Topic Modeling)
• 53. الگوریتم‌های LDA
• 54. مدل‌های زبانی در شناسایی موضوع
• 55. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 56. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 57. تشخیص رابطه (Relation Extraction)
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 59. کاربرد مدل‌های زبانی در توصیه‌گرها
• 60. تولید محتوای خلاقانه
• 61. نوشتن شعر و داستان با مدل‌های زبانی
• 62. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 63. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 64. طراحی معماری چت‌بات
• 65. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 66. درک قصد کاربر (Intent Recognition)
• 67. تشخیص موجودیت در گفتگو (Entity Recognition)
• 68. تولید پاسخ مناسب (Response Generation)
• 69. چت‌بات‌های پرسش و پاسخ
• 70. چت‌بات‌های وظیفه‌محور
• 71. چت‌بات‌های مکالمه‌ای
• 72. تست و ارزیابی چت‌بات‌ها
• 73. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 74. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 75. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 76. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 77. امنیت مدل‌های زبانی
• 78. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 79. تولید محتوای آموزشی
• 80. ارزیابی پاسخ‌های دانش‌آموزان
• 81. سیستم‌های خودکار تصحیح
• 82. مدل‌های زبانی و علوم انسانی
• 83. تحلیل متون تاریخی و ادبی
• 84. کاربرد در پژوهش‌های اجتماعی
• 85. مدل‌های زبانی و اقتصاد
• 86. تحلیل اخبار اقتصادی
• 87. پیش‌بینی روند بازار
• 88. مدل‌های زبانی و پزشکی
• 89. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 90. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 91. اخلاق حرفه‌ای در استفاده از مدل‌های زبانی
• 92. مقررات و دستورالعمل‌های داخلی
• 93. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 94. رعایت حریم خصوصی کاربران
• 95. حفاظت از داده‌ها و اطلاعات
• 96. ملاحظات شرعی در پردازش زبان
• 97. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 98. چارچوب‌های علمی و فقهی رسمی
• 99. استفاده از اصطلاحات و واژگان مناسب
• 100. نکات پایانی در استفاده از مدل‌های زبانی