کتاب صوتی مدل‌های زبانی بزرگ: از صفر تا استقرار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ: از صفر تا استقرار

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 3. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. مشکلات آموزش RNN و راهکارها
• 7. معماری LSTM و کاربردها
• 8. معماری GRU و مزایای آن
• 9. مدل‌های توکن‌ساز (Tokenizers)
• 10. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec و روش‌های مشابه
• 12. GloVe و مقایسه با Word2Vec
• 13. FastText و مزایای آن در پردازش زبان‌های پیچیده
• 14. معماری Transformer: معرفی
• 15. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 16. خود-توجهی (Self-Attention)
• 17. لایه‌های Encoder در Transformer
• 18. لایه‌های Decoder در Transformer
• 19. مدل BERT: آموزش و کاربردها
• 20. مدل GPT: تولید متن و کاربردها
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 23. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های زبانی
• 24. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 25. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 26. Perplexity و BLEU Score
• 27. تنظیم هایپرپارامترها در آموزش مدل
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 30. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 31. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ: مقدمات
• 32. استفاده از TensorFlow برای استقرار
• 33. استفاده از PyTorch برای استقرار
• 34. استفاده از ONNX برای استقرار
• 35. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 36. APIهای استقرار مدل: Flask و FastAPI
• 37. مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع
• 38. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌های استقرار یافته
• 39. امنیت مدل‌های استقرار یافته
• 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 42. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 43. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. پاسخ به سؤالات با استفاده از مدل‌های زبانی
• 45. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)