کتاب صوتی مدل‌های زبانی خودتکامل: یادگیری تطبیقی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی خودتکامل: یادگیری تطبیقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی خودتکامل (Self-Evolving Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی خودتکامل
• 2. مبانی یادگیری تطبیقی در هوش مصنوعی
• 3. انواع مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر و مفاهیم کلیدی
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های ترنسفورمر
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 8. توکن‌سازی و نگاشت واژگان
• 9. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive Models)
• 10. مدل‌های زبانی غیررگرسیو (Non-Autoregressive Models)
• 11. یادگیری تقویتی برای تنظیم مدل‌های زبانی
• 12. تابع پاداش (Reward Function) در یادگیری تطبیقی
• 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (مانند Policy Gradient)
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 15. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 16. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 17. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 18. تولید متن خبری و تحلیلی
• 19. تولید محتوای آموزشی و درسی
• 20. فیلتر کردن و ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 21. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 22. روش‌های مختلف خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 23. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 24. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 25. معماری‌های پیشرفته برای ترجمه
• 26. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوالات
• 28. انواع سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 29. استخراج اطلاعات از متن برای پاسخگویی
• 30. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 31. روش‌های پیشرفته طبقه‌بندی متن
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص احساسات
• 33. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 34. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موضوع
• 35. شناسایی موضوعات اصلی در مجموعه‌متن‌ها
• 36. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 37. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متن
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل گرامری
• 39. شناسایی ساختار نحوی جملات
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی در تصحیح املایی و دستوری
• 41. بهبود کیفیت متن با تصحیح خودکار
• 42. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 43. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 44. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 45. امنیت مدل‌های زبانی در برابر حملات
• 46. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 47. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تطبیقی
• 48. یادگیری با چند عامل (Multi-Agent Learning)
• 49. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU
• 52. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 53. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 54. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 55. یادگیری فعال (Active Learning)
• 56. یادگیری مبتنی بر چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 57. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای مدل‌های زبانی
• 58. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 59. معماری‌های LLM مانند GPT و BERT
• 60. آموزش و تنظیم LLMs
• 61. کاربرد LLMs در تولید محتوای فارسی
• 62. چالش‌های پردازش زبان فارسی در LLMs
• 63. داده‌های زبانی فارسی برای آموزش LLMs
• 64. روش‌های ارزیابی LLMs در زبان فارسی
• 65. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 66. تولید متن با کیفیت بالا
• 67. کنترل بر خروجی مدل‌های زبانی مولد
• 68. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 69. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 70. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 71. ارزیابی پیشرفت یادگیرندگان با مدل‌های زبانی
• 72. طراحی سیستم‌های کمک‌آموزشی
• 73. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 74. تحلیل متون پزشکی و گزارشات بالینی
• 75. کمک به تشخیص و درمان (تحت نظارت متخصص)
• 76. تولید محتوای آموزشی برای بیماران
• 77. مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد و مالی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 78. تحلیل اخبار و گزارشات اقتصادی
• 79. پیش‌بینی روند بازار (با احتیاط و چارچوب علمی)
• 80. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قانون (با رعایت چارچوب رسمی)
• 81. تحلیل متون حقوقی و قوانین
• 82. کمک به دستیاران حقوقی
• 83. مدل‌های زبانی در حوزه علوم اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 84. تحلیل داده‌های اجتماعی و نظرسنجی‌ها
• 85. مطالعات فرهنگی و جامعه‌شناختی
• 86. مدل‌های زبانی در حوزه تاریخ و باستان‌شناسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 87. تحلیل متون تاریخی و اسناد
• 88. کمک به پژوهشگران تاریخ
• 89. مدل‌های زبانی در حوزه مهندسی و علوم پایه (با رعایت چارچوب رسمی)
• 90. تحلیل مقالات علمی و فنی
• 91. کمک به پژوهشگران علوم پایه
• 92. آینده مدل‌های زبانی خودتکامل
• 93. چشم‌انداز تحقیقات در زمینه LLMs
• 94. تکامل مدل‌های زبانی در تعامل با انسان
• 95. کاربردهای نوآورانه مدل‌های زبانی
• 96. مسائل پژوهشی باز در مدل‌های زبانی
• 97. استانداردهای اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 98. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی و فناوری
• 99. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و فرهنگ
• 100. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با مدل‌های زبانی