کتاب صوتی مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 4. لایه توجه (Attention Mechanism)
• 5. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. روش‌های پیش‌آموزش (Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
• 8. مجموعه داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش
• 9. معرفی مدل‌های معروف (BERT, GPT, RoBERTa)
• 10. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 13. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 14. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 15. Word2Vec و GloVe
• 16. تعبیه‌سازی جملات (Sentence Embeddings)
• 17. نمایش معنایی متن
• 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 19. کاربردهای NLP
• 20. انواع وظایف NLP
• 21. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 22. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 23. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 24. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 25. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 26. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 27. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 28. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
• 29. تولید متن (Text Generation)
• 30. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 31. معماری GPT و نسخه‌های آن
• 32. مفاهیم کلیدی در GPT
• 33. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 35. روش‌های تنظیم دقیق
• 36. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 37. یادگیری در چند گام (Few-shot Learning)
• 38. یادگیری در یک گام (One-shot Learning)
• 39. یادگیری بدون نمونه (Zero-shot Learning)
• 40. Prompt Engineering
• 41. طراحی پرامپت‌های موثر
• 42. انواع پرامپت‌ها
• 43. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 45. بنچمارک‌های ارزیابی (GLUE, SuperGLUE)
• 46. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 47. سوگیری در مدل‌های زبانی (Bias in LLMs)
• 48. انواع سوگیری‌ها
• 49. روش‌های کاهش سوگیری
• 50. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 51. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 52. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 53. کاربرد LLMs در صنعت
• 54. پردازش اسناد و مدارک
• 55. سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
• 56. تولید محتوای متنی
• 57. دستیاران مجازی هوشمند
• 58. کاربرد LLMs در آموزش
• 59. شخصی‌سازی یادگیری
• 60. تولید سوالات امتحانی
• 61. ارزیابی خودکار تکالیف
• 62. مدل‌های زبانی بزرگ در زبان فارسی
• 63. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 64. مجموعه داده‌های فارسی برای LLMs
• 65. مدل‌های زبانی فارسی
• 66. کاربرد LLMs در ایران
• 67. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 68. مطالعه موردی: مدل‌های زبانی در حوزه سلامت (با رعایت موازین)
• 69. مطالعه موردی: مدل‌های زبانی در حوزه حقوق (با رعایت موازین)
• 70. مطالعه موردی: مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد (با رعایت موازین)
• 71. حریم خصوصی و امنیت در LLMs
• 72. حفاظت از داده‌های کاربران
• 73. امنیت مدل‌های زبانی
• 74. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 75. هذیان‌گویی (Hallucination) در LLMs
• 76. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های زبانی
• 77. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 78. پیشرفت‌های آتی در معماری LLMs
• 79. ظهور مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 80. تأثیر LLMs بر جامعه
• 81. آموزش و پرورش نیروی متخصص در حوزه LLMs
• 82. قوانین و مقررات مربوط به LLMs
• 83. مسائل حقوقی و اخلاقی توسعه LLMs
• 84. نقش نهادهای نظارتی در توسعه LLMs
• 85. راهکارهای عملیاتی برای انطباق با قوانین
• 86. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 87. پرهیز از محتوای ترویجی نامناسب
• 88. اهمیت رعایت حدود شرعی در توسعه LLMs
• 89. ارزیابی مستمر انطباق محتوا
• 90. مبانی فقهی در توسعه مدل‌های زبانی (با رویکرد اجتهادی)
• 91. معیارهای شرعی در پردازش متن
• 92. پرهیز از ترویج افکار انحرافی
• 93. مدیریت ریسک در توسعه LLMs
• 94. ایجاد چارچوب‌های اخلاقی داخلی
• 95. نقش متخصصان اخلاق در تیم‌های توسعه
• 96. توسعه پایدار و مسئولانه LLMs
• 97. کاربرد LLMs در پژوهش‌های علمی (با رعایت موازین)
• 98. تحلیل متون تاریخی و دینی (با رویکرد علمی و چارچوب رسمی)
• 99. استفاده از LLMs در مطالعات اجتماعی (با تأکید بر منافع ملی)
• 100. آموزش مفاهیم پیچیده با استفاده از LLMs