کتاب صوتی LLMs چندوجهی: معماری‌های نوین، روش‌های آموزش پیشرفته و کاربردهای خلاقانه و نوآورانه برای پیشگامان و رهبران هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره LLMs چندوجهی: معماری‌های نوین، روش‌های آموزش پیشرفته و کاربردهای خلاقانه و نوآورانه برای پیشگامان و رهبران هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری‌های پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. بررسی انواع داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMها
• 3. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای LLMها
• 4. مقدمه‌ای بر Embedding لغوی و معنایی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
• 6. معرفی شبکه‌های LSTM و GRU برای پردازش زبان طبیعی
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 8. ترانسفورمرها: معماری کلیدی در LLMها
• 9. خود-توجه (Self-Attention) و نقش آن در LLMها
• 10. لایه‌های نرمال‌سازی در مدل‌های ترانسفورمر
• 11. موقعیت‌یابی (Positional Encoding) در ترانسفورمرها
• 12. معماری BERT و کاربردهای آن در فهم زبان
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر Decoder-Only: GPT و مشتقات آن
• 14. آموزش با خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در LLMها
• 15. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 16. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 17. Perplexity و BLEU Score: معیارهای ارزیابی LLMها
• 18. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. بهینه‌سازی فرآیند آموزش LLMها با گرادیان کاهشی
• 20. یادگیری نرخ تطبیقی (Adaptive Learning Rate)
• 21. تکنیک‌های موازی‌سازی آموزش LLMها
• 22. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMها
• 24. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای LLMها
• 25. پیاده‌سازی یک مدل زبانی ساده با استفاده از PyTorch
• 26. استفاده از Hugging Face Transformers برای LLMها
• 27. تولید متن خلاقانه با LLMها
• 28. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 29. ترجمه ماشینی عصبی با LLMها
• 30. پاسخ به سؤالات (Question Answering) با LLMها
• 31. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از LLMها
• 32. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (Named Entity Recognition)
• 33. تولید زیرنویس برای تصاویر با استفاده از LLMها
• 34. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با LLMها
• 35. تولید کد با استفاده از LLMها
• 36. کاربردهای LLMها در پزشکی و علوم بهداشتی
• 37. استفاده از LLMها در حوزه‌ی حقوق و قانون
• 38. LLMها و کاربردهای آن‌ها در آموزش و پرورش
• 39. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMها
• 40. چالش‌های مربوط به سوگیری (Bias) در LLMها
• 41. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 42. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMها
• 43. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (Explainable AI)
• 44. آینده‌ی LLMها: روندهای نوظهور و چالش‌ها
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی گفتاری
• 46. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 47. استفاده از LLMها برای تولید محتوای بازاریابی
• 48. کاربردهای LLMها در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 49. بهینه‌سازی LLMها برای سخت‌افزارهای خاص (Edge Computing)
• 50. تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 51. Knowledge Distillation: انتقال دانش از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 52. مدل‌های زبانی سبک‌وزن برای کاربردهای موبایل
• 53. بررسی معماری‌های جدید LLM مانند Mixture of Experts
• 54. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Generation)
• 55. استفاده از LLMها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. LLMها و تولید هنر دیجیتال
• 57. کاربردهای LLMها در توسعه بازی‌های ویدیویی
• 58. استفاده از LLMها برای بهبود موتورهای جستجو
• 59. تکنیک‌های ارتقای امنیت LLMها در برابر حملات Adversarial
• 60. بررسی مدل‌های زبانی open-source و closed-source
• 61. مقایسه عملکرد LLMهای مختلف در وظایف گوناگون
• 62. استفاده از LLMها برای تحلیل و خلاصه کردن اسناد حقوقی
• 63. بررسی تاثیر LLMها بر بازار کار
• 64. کاربردهای LLMها در حوزه مالی و بانکی
• 65. LLMها و پیش‌بینی روند بازار سهام
• 66. استفاده از LLMها در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 67. بررسی چالش‌های مربوط به مقیاس‌پذیری LLMها
• 68. استفاده از LLMها در سیستم‌های نظارت و هشدار
• 69. LLMها و تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 70. کاربردهای LLMها در تحلیل تصاویر پزشکی
• 71. آشنایی با فریم‌ورک‌های MLOps برای LLMها
• 72. استفاده از LLMها در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 73. بررسی معماری مدل‌های زبانی Sparse
• 74. LLMها و تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 75. استفاده از LLMها در سیستم‌های پشتیبانی فنی
• 76. بررسی روش‌های فشرده‌سازی دانش در LLMها
• 77. کاربردهای LLMها در تحلیل داده‌های حساسی
• 78. LLMها و تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
• 79. استفاده از LLMها در سیستم‌های کنترل کیفیت
• 80. بررسی چالش‌های مربوط به استقرار LLMها در محیط‌های عملیاتی
• 81. LLMها و تولید محتوای چندرسانه‌ای (Multimedia Content Generation)
• 82. کاربردهای LLMها در سیستم‌های مدیریت دانش
• 83. بررسی تاثیر LLMها بر فرآیند تصمیم‌گیری
• 84. استفاده از LLMها در سیستم‌های پیش‌بینی و هشدار زودهنگام
• 85. LLMها و تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده
• 86. بررسی چالش‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی در LLMها
• 87. کاربردهای LLMها در سیستم‌های تشخیص تقلب
• 88. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت زنجیره تامین
• 89. بررسی تاثیر LLMها بر صنعت رسانه و سرگرمی
• 90. LLMها و تولید محتوای تبلیغاتی هدفمند
• 91. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت ریسک
• 92. بررسی چالش‌های مربوط به توضیح‌پذیری تصمیمات LLMها
• 93. LLMها و تولید محتوای علمی و پژوهشی
• 94. کاربردهای LLMها در سیستم‌های تحلیل بازار
• 95. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت منابع انسانی
• 96. بررسی تاثیر LLMها بر فرآیند نوآوری
• 97. LLMها و تولید محتوای آموزشی برای افراد دارای نیازهای ویژه
• 98. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت بحران
• 99. بررسی چالش‌های مربوط به ارزیابی کیفیت LLMها
• 100. LLMها و تولید محتوای هنری تعاملی