کتاب صوتی از پیش‌بینی تا بینش: تفسیر LLMs برای نوآوری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از پیش‌بینی تا بینش: تفسیر LLMs برای نوآوری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLMs
• 3. تاریخچه و سیر تحول مدل های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. رمزگذارها و رمزگشاها در ترنسفورمر
• 7. مدل های زبانی پیش-آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
• 8. مفهوم Embeddings و نمایش کلمات
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. BERT و خانواده آن
• 11. GPT و تکامل آن
• 12. سایر معماری های پیشرفته LLM
• 13. آموزش اولیه (Pre-training) LLMs
• 14. وظایف پیش-آموزش (Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
• 15. مجموعه داده های مورد استفاده در پیش-آموزش
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 17. روش های تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 18. تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
• 19. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (RLHF)
• 20. آموزش با تقویت (Reinforcement Learning) در LLMs
• 21. ارزیابی عملکرد LLMs
• 22. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
• 23. متریک های عمومی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 24. ارزیابی وظایف خاص (QA, Summarization, Translation)
• 25. چالش های ارزیابی LLMs
• 26. تفسیر پذیری (Interpretability) در LLMs
• 27. چرا تفسیر پذیری مهم است؟
• 28. روش های تفسیر پذیری (Attention Visualization, LIME, SHAP)
• 29. محدودیت های تفسیر پذیری
• 30. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 31. خلاصه سازی متون
• 32. ترجمه ماشینی
• 33. پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 34. تولید متن (Text Generation)
• 35. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 36. تشخیص موجودیت های نامدار (Named Entity Recognition)
• 37. برچسب گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 38. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 39. کاربرد LLMs در مهندسی نرم افزار
• 40. تولید کد (Code Generation)
• 41. تکمیل کد (Code Completion)
• 42. اشکال زدایی کد (Code Debugging)
• 43. مستندسازی کد (Code Documentation)
• 44. کاربرد LLMs در علوم پزشکی و سلامت
• 45. کمک به تشخیص بیماری
• 46. تحلیل گزارشات پزشکی
• 47. تولید محتوای آموزشی سلامت
• 48. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 49. تولید محتوای آموزشی
• 50. دستیاران آموزشی هوشمند
• 51. کمک به پژوهشگران
• 52. کاربرد LLMs در کسب و کار و اقتصاد
• 53. تحلیل بازار و روندها
• 54. خدمات مشتری هوشمند
• 55. تولید محتوای بازاریابی
• 56. کاربرد LLMs در رسانه و ارتباطات
• 57. تولید خبر و گزارش
• 58. تحلیل محتوای رسانه ای
• 59. کمک به تولیدکنندگان محتوا
• 60. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت پذیری در LLMs
• 61. سوگیری (Bias) در LLMs
• 62. کاهش سوگیری در LLMs
• 63. امنیت و حریم خصوصی داده ها
• 64. مسائل حقوقی و مالکیت معنوی
• 65. تاثیرات اجتماعی LLMs
• 66. آینده LLMs و نوآوری های پیش رو
• 67. مدل های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 68. یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 69. مدل های کوچک تر و کارآمدتر
• 70. LLMs و هوش عمومی مصنوعی (AGI)
• 71. چالش های پیاده سازی LLMs در سازمان ها
• 72. انتخاب معماری مناسب
• 73. مدیریت منابع محاسباتی
• 74. جمع آوری و آماده سازی داده
• 75. تیم سازی و توسعه مهارت ها
• 76. حفظ و به روزرسانی مدل ها
• 77. استانداردسازی و انطباق با مقررات
• 78. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
• 79. نکات کاربردی برای نوآوری با LLMs
• 80. شناسایی فرصت های نوآوری
• 81. طراحی پروژه های مبتنی بر LLM
• 82. ارزیابی نتایج و بازخورد
• 83. تکرار و بهبود مستمر
• 84. مطالعات موردی موفق در ایران
• 85. کاربرد LLMs در سازمان های دولتی
• 86. کاربرد LLMs در شرکت های دانش بنیان
• 87. کاربرد LLMs در دانشگاه ها و مراکز تحقیقاتی
• 88. چالش های حقوقی و مقرراتی خاص ایران
• 89. انطباق با قوانین حفاظت از داده ها
• 90. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در ایران
• 91. نقش LLMs در تحقق اهداف سند تحول دولت الکترونیک
• 92. راهکارهای افزایش بهره وری با LLMs
• 93. نوآوری در خدمات عمومی با LLMs
• 94. توسعه پلتفرم های آموزشی مبتنی بر LLM
• 95. پیش بینی روندهای اقتصادی با LLMs
• 96. نقش LLMs در مدیریت بحران
• 97. مطالعات موردی از کشورهای اسلامی
• 98. درس آموخته ها از پیاده سازی LLMs در جهان
• 99. چشم انداز آینده LLMs در اکوسیستم فناوری ایران
• 100. ایجاد اکوسیستم نوآوری LLM در کشور