کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند با استفاده از پایتون (مبتنی بر معماری ترنسفورمر)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی هوشمند با استفاده از پایتون (مبتنی بر معماری ترنسفورمر)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در عصر حاضر
• 2. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای توسعه هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی و محیط‌های توسعه
• 4. مبانی ریاضیاتی یادگیری ماشین برای درک مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های زبانی
• 6. روش‌های توکن‌بندی متون فارسی و انگلیسی
• 7. آشنایی با بردارسازی کلمات و مفاهیم تعبیه کلمات
• 8. مبانی احتمالات و آمار در مدل‌سازی زبانی
• 9. ساختار شبکه عصبی پرسپترون و شبکه‌های عصبی عمیق
• 10. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و محدودیت‌های آن
• 11. آشنایی با مکانیسم توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. مبانی معماری ترنسفورمر و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 13. پیاده‌سازی مکانیزم خود-توجهی در پایتون
• 14. بررسی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده و کتابخانه ترنسفورمرز
• 15. آموزش کار با مدل‌های خانواده جی‌پی‌تی در محیط کدنویسی
• 16. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 17. مدیریت داده‌های آموزشی و استانداردهای آماده‌سازی مجموعه داده
• 18. پیاده‌سازی لایه واسط کاربری برای تعامل با مدل زبانی
• 19. روش‌های بهینه‌سازی حافظه و سرعت در اجرای مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های تولید متن و مدیریت پارامترهای خلاقیت
• 21. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی با معیارهای استاندارد
• 22. ایمنی در هوش مصنوعی و فیلترینگ محتوای نامناسب
• 23. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای حافظه بلندمدت مدل
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر دانش اختصاصی
• 25. آشنایی با مفاهیم مهندسی پرامپت و بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 26. یکپارچه‌سازی مدل با سرویس‌های وب و رابط‌های برنامه‌نویسی
• 27. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در توسعه هوش مصنوعی بومی
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات با استفاده از ترنسفورمرها
• 29. خلاصه‌سازی متون و استخراج اطلاعات کلیدی به صورت خودکار
• 30. آشنایی با مدل‌های چندوجهی و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر و متن
• 31. مدیریت خطاها و پایداری در سیستم‌های هوشمند
• 32. مستندسازی و استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی
• 33. توسعه دستیار هوشمند شخصی با استفاده از پایتون
• 34. روش‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 35. آینده هوش مصنوعی و چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی در ایران