مجموعه عظیم کتاب های هوش زبانی پویا: از تکامل تا خلاقیت و یادگیری مستمر در LLMها.

مجموعه عظیم کتاب های هوش زبانی پویا: از تکامل تا خلاقیت و یادگیری مستمر در LLMها.

🎁 این محصول شامل دوره‌های زیر است

تعداد کل دوره‌ها: 10

• 📘دوره تکامل زبان: از صفر تا قهرمانی
• 📘دوره خودیادگیری مدل‌های زبانی: گامی فراتر
• 📘دوره LLMهای خودبهین‌ساز: فردا را بسازید
• 📘دوره زبان و یادگیری: معماری مدل‌های پیشرفته
• 📘دوره تحلیل و ارتقاء مدل‌های زبانی خودتکامل
• 📘دوره مهندسی پرامپت برای LLMهای پویا
• 📘دوره تطبیق خودکار: مدل‌های زبانی با هوش رقابتی
• 📘دوره خلاقیت ماشینی: LLMهای نسل‌بعدی
• 📘دوره یادگیری مستمر: LLMهای همگام با نیازها
• 📘دوره دینامیک زبان: LLMهای خودسازمان‌ده

📦 محتوای مجموعه

📋 سرفصل‌های دوره تکامل زبان: از صفر تا قهرمانی

تعداد: 45 سرفصل

• 1. الفبای زبان و صداها
• 2. ساختار هجا و کلمه
• 3. تشخیص و تمایز حروف
• 4. نوشتن صحیح حروف الفبا
• 5. واژگان ساده و کاربردی
• 6. جمله‌سازی ابتدایی
• 7. نقش اسم در جمله
• 8. نقش فعل در جمله
• 9. نقش صفت در جمله
• 10. ضمایر و کاربرد آن‌ها
• 11. جنسیت و عدد در اسامی
• 12. افعال معلوم و مجهول
• 13. زمان‌های اصلی فعل
• 14. جمله سوالی و نحوه پرسش
• 15. حروف ربط و کاربردشان
• 16. نقش اعداد در جمله
• 17. تلفظ صحیح کلمات
• 18. نوشتن پاراگراف ساده
• 19. گرامر مقدماتی
• 20. جمله امری و درخواست
• 21. جمله شرطی ساده
• 22. مترادف و متضاد کلمات
• 23. جملات خبری و منفی
• 24. صفت‌های تفضیلی و برتری
• 25. جملات وصفی و حالت
• 26. استفاده از حروف اضافه
• 27. جملات مرکب ساده
• 28. نوشتن داستان کوتاه
• 29. توصیف اشیاء و افراد
• 30. جملات قیدی زمان و مکان
• 31. جملات تعجبی و احساسی
• 32. نقش واژگان در متن
• 33. نوشتن نامه ساده
• 34. جملات خبری غیرمستقیم
• 35. جملات موصولی
• 36. تغییرات صوتی کلمات
• 37. جملات سببی
• 38. جملات مقایسه‌ای
• 39. نوشتن انشا با موضوع مشخص
• 40. جملات کاربردی در مکالمه
• 41. جملات خبری با قید
• 42. جملات سوالی پیچیده
• 43. جملات شرطی مرکب
• 44. جملات وصفی با جزئیات
• 45. جملات تعریفی و توصیفی

📋 سرفصل‌های دوره خودیادگیری مدل‌های زبانی: گامی فراتر

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. انواع مدل‌های زبانی: یک بررسی کلی
• 4. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 5. معماری ترانسفورمر: قلب مدل‌های زبانی مدرن
• 6. مکانیسم توجه در ترانسفورمرها
• 7. تکنیک‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 8. مجموعه داده‌ها و منابع برای آموزش مدل‌های زبانی
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 10. زبان‌های مختلف و چالش‌های مدل‌سازی آن‌ها
• 11. پردازش زبان فارسی: ویژگی‌ها و چالش‌ها
• 12. تولید متن با مدل‌های زبانی: رویکردهای مختلف
• 13. کنترل کیفیت متن تولید شده توسط مدل‌ها
• 14. ویرایش و پالایش متن تولید شده
• 15. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 16. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 17. مدل‌های زبانی برای پاسخ به سوالات
• 18. مدل‌های زبانی و تولید محتوای خلاقانه
• 19. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 20. مدل‌های زبانی و تولید خودکار گزارش
• 21. مدل‌های زبانی و تولید خودکار اخبار
• 22. مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 23. مدل‌های زبانی و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 24. مدل‌های زبانی و دسته‌بندی متن
• 25. مدل‌های زبانی و تحلیل موضوعی
• 26. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 28. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 29. مدل‌های زبانی و حریم خصوصی داده‌ها
• 30. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 32. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 33. مدل‌های زبانی و مصرف انرژی
• 34. مدل‌های زبانی و محاسبات ابری
• 35. معماری‌های مدل‌های زبانی: GPT، BERT و غیره
• 36. تکنیک‌های افزایش داده در مدل‌های زبانی
• 37. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 38. مدل‌های زبانی و مقابله با اخبار جعلی
• 39. مدل‌های زبانی و شناسایی محتوای نامناسب
• 40. مدل‌های زبانی و تولید متن چندزبانه
• 41. مدل‌های زبانی و درک زبان طبیعی
• 42. مدل‌های زبانی و استدلال
• 43. مدل‌های زبانی و حل مسئله
• 44. مدل‌های زبانی و تولید کد
• 45. مدل‌های زبانی و تولید موسیقی

📋 سرفصل‌های دوره LLMهای خودبهین‌ساز: فردا را بسازید

تعداد: 45 سرفصل

• 1. خودبهین‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی
• 3. پردازش زبان طبیعی: مبانی و چالش‌ها
• 4. معماری ترانسفورمر: هسته LLMها
• 5. داده‌کاوی و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
• 6. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی
• 7. کیفیت داده و اثر آن بر عملکرد مدل
• 8. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و توکنایز کردن
• 9. بردارسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
• 10. نمایش‌های مبتنی بر ترانسفورمر: Embeddings
• 11. یادگیری بدون نظارت در مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های زبانی احتمالی: n-gram و مخفی مارکوف
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LLMها
• 14. محدودیت‌های RNN و معرفی LSTM
• 15. شبکه‌های LSTM و کاربردهای آن‌ها
• 16. شبکه‌های GRU: جایگزینی برای LSTM
• 17. توجه (Attention): مکانیسم کلیدی در ترانسفورمرها
• 18. خود-توجهی (Self-Attention): درک روابط در متن
• 19. چند-توجهی (Multi-Head Attention): افزایش قدرت مدل
• 20. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder): ساختار ترانسفورمر
• 21. توابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid و Tanh
• 22. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 23. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته: Adam و RMSprop
• 24. تنظیم‌سازی (Regularization): جلوگیری از بیش‌برازش
• 25. تکنیک‌های Dropout و Batch Normalization
• 26. تابع زیان (Loss Function): ارزیابی عملکرد مدل
• 27. ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity و BLEU
• 28. Fine-tuning: تطبیق LLMها با وظایف خاص
• 29. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در LLMها
• 30. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 31. تولید متن: روش‌های نمونه‌برداری (Sampling)
• 32. کنترل تولید متن: دما و Top-k/Top-p
• 33. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 34. تولید متن خلاقانه: شعر، داستان و کد
• 35. تولید متن مبتنی بر دستور (Instruction Following)
• 36. استخراج اطلاعات: تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 37. خلاصه‌سازی متن: استخراج نکات کلیدی
• 38. ترجمه ماشینی: از یک زبان به زبان دیگر
• 39. تحلیل احساسات: تشخیص بار عاطفی متن
• 40. پرسش و پاسخ: پاسخ‌دهی به سوالات متنی
• 41. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 42. تطبیق LLMها با زبان فارسی
• 43. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 44. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها
• 45. اخلاق در توسعه و استفاده از LLMها

📋 سرفصل‌های دوره زبان و یادگیری: معماری مدل‌های پیشرفته

تعداد: 45 سرفصل

• 1. آشنایی با مبانی زبان‌شناسی
• 2. ساختار جمله و اجزای آن
• 3. نقش واژگان در فهم زبان
• 4. دستور زبان فارسی: مقدمه‌ای
• 5. صرف و تبدیل کلمات
• 6. شناخت انواع جمله
• 7. جملات ساده و مرکب
• 8. جملات خبری و پرسشی
• 9. جملات امری و تعجبی
• 10. کاربرد نشانه‌های نگارشی
• 11. اهمیت خواندن و درک مطلب
• 12. تکنیک‌های افزایش سرعت خواندن
• 13. خلاصه‌نویسی و یادداشت‌برداری
• 14. تحلیل متون مختلف
• 15. نوشتن مقدمه و نتیجه‌گیری
• 16. انواع متن‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
• 17. نوشتن پاراگراف منسجم
• 18. اصول نگارش علمی
• 19. ویرایش و بازنویسی متن
• 20. نوشتن انشا و مقاله
• 21. توسعه دایره لغات
• 22. آشنایی با اصطلاحات و ضرب‌المثل‌ها
• 23. کاربرد زبان در موقعیت‌های مختلف
• 24. مهارت‌های مکالمه و گفتگو
• 25. ارائه شفاهی و فن بیان
• 26. آشنایی با زبان بدن
• 27. تقویت حافظه و یادگیری موثر
• 28. مدیریت زمان در مطالعه
• 29. روش‌های مطالعه فعال
• 30. آزمون و ارزیابی پیشرفت
• 31. برنامه‌ریزی درسی
• 32. آشنایی با منابع آموزشی
• 33. نقد و بررسی متون آموزشی
• 34. تحلیل اشتباهات رایج در یادگیری
• 35. اصول یادگیری زبان‌های خارجی
• 36. تأثیر زبان مادری بر یادگیری
• 37. تغییر الگوهای فکری در یادگیری
• 38. معماری مدل‌های زبانی: مقدمه
• 39. مدل‌های زبانی سنتی
• 40. مدل‌های زبانی آماری
• 41. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان
• 42. یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی
• 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 44. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 45. برچسب‌زنی اجزای کلام

📋 سرفصل‌های دوره تحلیل و ارتقاء مدل‌های زبانی خودتکامل

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مدل‌های زبانی خودتکامل: مقدمه‌ای
• 2. معماری ترانسفورمر و اجزای اصلی آن
• 3. مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 4. رمزگذاری و بازنمایی کلمات
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها
• 6. تفاوت‌های مدل‌های زبانی خودتکامل و سنتی
• 7. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 8. مجموعه داده‌های بزرگ زبانی: منابع و چالش‌ها
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای کلیدی
• 10. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 11. یادگیری بدون نظارت در مدل‌های زبانی
• 12. یادگیری نیمه‌نظارت در مدل‌های زبانی
• 13. تکنیک‌های انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگذار
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگشا
• 16. مدل‌های زبانی رمزگذار-رمزگشا
• 17. مدل‌های زبانی خودتکامل ماسک‌شده
• 18. مدل‌های زبانی خودتکامل علّی
• 19. مدل‌های زبانی با حافظه طولانی‌مدت
• 20. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 21. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 22. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 23. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 24. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سؤال
• 25. مدل‌های زبانی برای تکمیل متن
• 26. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 27. مدل‌های زبانی و اخلاق: سوگیری‌ها و چالش‌ها
• 28. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 29. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استنتاج
• 31. مدل‌های زبانی و محاسبات توزیع‌شده
• 32. مدل‌های زبانی کم‌حجم
• 33. مدل‌های زبانی با دانش خارجی
• 34. ادغام دانش در مدل‌های زبانی
• 35. مدل‌های زبانی و استدلال
• 36. مدل‌های زبانی و درک زبان طبیعی
• 37. مدل‌های زبانی و تولید زبان طبیعی
• 38. مدل‌های زبانی و پردازش زبان گفتاری
• 39. مدل‌های زبانی و پردازش زبان تصویری
• 40. مدل‌های زبانی و یادگیری تقویتی
• 41. مدل‌های زبانی و یادگیری فعال
• 42. مدل‌های زبانی و شخصی‌سازی
• 43. مدل‌های زبانی و تعامل انسان-رایانه
• 44. مدل‌های زبانی و رباتیک
• 45. مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات

📋 سرفصل‌های دوره مهندسی پرامپت برای LLMهای پویا

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. بررسی معماری ترانسفورمر
• 4. توکن‌سازی و رمزگذاری متن
• 5. تعبیه‌سازی کلمات و عبارات
• 6. مفهوم توجه (Attention) در LLMها
• 7. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 8. لایه‌های نرمال‌سازی و اتصال باقیمانده
• 9. بررسی تابع فعال‌سازی در LLMها
• 10. آموزش مدل‌های زبانی با روش گرادیان کاهشی
• 11. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 12. بکارگیری روش‌های regularization
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 14. معیارهای ارزیابی متنی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 15. مفهوم Fine-tuning و کاربردهای آن
• 16. انتقال یادگیری در LLMها
• 17. بررسی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌شده (Pre-trained)
• 18. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 19. ساختار یک پرامپت موثر
• 20. تاثیر طول پرامپت بر خروجی مدل
• 21. بررسی انواع پرامپت‌ها (Zero-shot, One-shot, Few-shot)
• 22. تکنیک‌های Chain-of-Thought Prompting
• 23. استفاده از پرامپت‌های متنی برای استدلال
• 24. روش‌های کنترل خلاقیت در خروجی LLMها
• 25. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دقت و صحت
• 26. بررسی تکنیک‌های Prompt Augmentation
• 27. استفاده از پرامپت‌های شرطی (Conditional Prompts)
• 28. تکنیک‌های Prompt Ensembling
• 29. بررسی ابزارهای خودکار Prompt Engineering
• 30. تولید خودکار پرامپت با استفاده از LLMها
• 31. مفهوم یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 32. بررسی الگوریتم‌های RLHF
• 33. بهینه‌سازی پرامپت‌ها با استفاده از RLHF
• 34. استفاده از LLMها در تولید محتوا
• 35. کاربرد LLMها در خلاصه‌سازی متن
• 36. بررسی استفاده از LLMها در ترجمه ماشینی
• 37. استفاده از LLMها در پاسخگویی به سوالات
• 38. کاربرد LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 39. بررسی چالش‌های امنیتی LLMها
• 40. مفهوم حمله پرامپت (Prompt Injection)
• 41. روش‌های دفاعی در برابر حملات پرامپت
• 42. بررسی ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMها
• 43. مفهوم سوگیری (Bias) در LLMها
• 44. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 45. بررسی آینده LLMها و ترندهای جدید

📋 سرفصل‌های دوره تطبیق خودکار: مدل‌های زبانی با هوش رقابتی

تعداد: 45 سرفصل

• 1. تطبیق خودکار: مبانی و مفاهیم
• 2. پردازش زبان طبیعی و تطبیق خودکار
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی و تطبیق خودکار
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال و پردازش متن
• 7. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های ترانسفورمر: یک دید کلی
• 9. رمزگذاری و رمزگشایی در مدل‌های زبانی
• 10. تعبیه کلمات: نمایش برداری کلمات
• 11. تعبیه جملات و پاراگراف‌ها
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 13. آماده‌سازی داده‌ها برای تطبیق خودکار
• 14. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 15. توکنایز کردن و تبدیل متن به عدد
• 16. تکنیک‌های افزایش داده در مدل‌های زبانی
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 18. انتقال یادگیری در تطبیق خودکار
• 19. تطبیق خودکار با استفاده از روش‌های نظارت‌شده
• 20. تطبیق خودکار با استفاده از روش‌های بدون نظارت
• 21. تطبیق خودکار چند زبانه
• 22. تطبیق خودکار برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید متن
• 26. تطبیق خودکار برای پاسخگویی به سؤال
• 27. تطبیق خودکار برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 28. تطبیق خودکار برای تحلیل احساسات
• 29. تطبیق خودکار برای دسته‌بندی متن
• 30. تطبیق خودکار برای تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 31. تطبیق خودکار برای تشخیص نیت کاربر
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سرعت و کارایی
• 33. کاهش ابعاد در مدل‌های زبانی
• 34. تکنیک‌های کوانتیزه‌سازی مدل‌های زبانی
• 35. استفاده از سخت‌افزار تخصصی برای تطبیق خودکار
• 36. تطبیق خودکار در محیط‌های با منابع محدود
• 37. مبانی یادگیری تقویتی و تطبیق خودکار
• 38. تطبیق خودکار با استفاده از یادگیری تقویتی
• 39. تطبیق خودکار و اخلاق: ملاحظات و چالش‌ها
• 40. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 41. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های زبانی
• 42. تطبیق خودکار و حریم خصوصی
• 43. حفاظت از داده‌ها در فرآیند تطبیق خودکار
• 44. تطبیق خودکار و امنیت سایبری
• 45. جلوگیری از حملات خصمانه به مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره خلاقیت ماشینی: LLMهای نسل‌بعدی

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. تاریخچه و تکامل LLMها
• 4. معماری ترانسفورمر: پایه LLMها
• 5. مکانیسم توجه (Attention) در ترانسفورمرها
• 6. رمزگذاری و رمزگشایی در LLMها
• 7. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق LLMها
• 8. مجموعه داده‌های بزرگ زبانی
• 9. نشانه‌های زبانی (Tokens) و واژگان
• 10. بردارسازی کلمات و عبارات
• 11. مدل‌های زبانی احتمالاتی
• 12. ارزیابی LLMها: معیارها و روش‌ها
• 13. perplexity و BLEU score
• 14. تولید متن با LLMها
• 15. نمونه‌برداری از توزیع احتمال
• 16. کنترل خلاقیت در تولید متن
• 17. تکنیک‌های رمزنگاری و رمزگشایی
• 18. تطبیق LLMها با وظایف خاص
• 19. انتقال یادگیری در LLMها
• 20. تنظیم دقیق با داده‌های محدود
• 21. یادگیری صفر-شات، یک‌شات و چند-شات
• 22. LLMها و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 23. خلاصه‌سازی متن با LLMها
• 24. ترجمه ماشینی با LLMها
• 25. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 26. تحلیل احساسات با LLMها
• 27. پاسخ به سؤال با LLMها
• 28. تولید کد با LLMها
• 29. استخراج اطلاعات از متن
• 30. LLMها و تولید محتوا
• 31. ایجاد داستان و شعر با LLMها
• 32. نوشتن مقالات و گزارش‌ها
• 33. تولید اسکریپت و دیالوگ
• 34. LLMها و ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 35. طراحی رابط کاربری مکالمه‌ای
• 36. مدیریت حافظه در ربات‌های گفتگو
• 37. بهبود کیفیت پاسخ‌های ربات
• 38. LLMها و جستجوی معنایی
• 39. درک مفهوم در جستجوی اطلاعات
• 40. رتبه‌بندی نتایج جستجو با LLMها
• 41. LLMها و خلاصه‌سازی اسناد
• 42. خلاصه‌سازی چند سندی
• 43. خلاصه‌سازی پرسشی
• 44. LLMها و تحلیل داده‌های متنی
• 45. شناسایی الگوها و روندها

📋 سرفصل‌های دوره یادگیری مستمر: LLMهای همگام با نیازها

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری مستمر و هوش مصنوعی
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. معماری ترانسفورمر و کاربردهای آن
• 4. پردازش زبان طبیعی (NLP) و LLMها
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLM
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در زبان فارسی
• 7. مفهوم بردارسازی کلمات و روش‌های آن
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LLMها
• 9. مکانیسم توجه (Attention) در LLMها
• 10. تولید متن با استفاده از LLMها
• 11. ارزیابی کیفیت متن تولید شده توسط LLM
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
• 13. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMها
• 14. بهینه‌سازی LLMها برای منابع محدود
• 15. استفاده از LLMها در تحلیل احساسات
• 16. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMها
• 17. ترجمه ماشینی با LLMها
• 18. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با LLMها
• 19. پاسخ به سؤال (Question Answering) با LLMها
• 20. تولید زیرنویس تصویر با LLMها
• 21. تولید کد با استفاده از LLMها
• 22. مفهوم یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی (RLHF)
• 23. تکنیک‌های مقابله با سوگیری در LLMها
• 24. تفسیرپذیری LLMها و درک تصمیم‌گیری آن‌ها
• 25. آداب اخلاقی استفاده از LLMها
• 26. امنیت LLMها و مقابله با حملات
• 27. توسعه LLMها برای کاربردهای خاص
• 28. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها
• 29. طراحی رابط کاربری برای LLMها
• 30. استقرار LLMها در محیط‌های مختلف
• 31. مقایسه LLMهای متن‌باز و تجاری
• 32. LLMها و حریم خصوصی داده‌ها
• 33. تطبیق LLMها با زبان و فرهنگ فارسی
• 34. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای LLMهای فارسی
• 35. بهبود عملکرد LLMها در زبان فارسی
• 36. چالش‌های LLMها در پردازش زبان فارسی
• 37. استفاده از LLMها در آموزش و پرورش
• 38. کاربردهای LLMها در حوزه سلامت
• 39. LLMها و آینده شغل‌ها
• 40. نکات کلیدی در انتخاب LLM مناسب
• 41. ابزارهای توسعه LLM
• 42. مدیریت هزینه‌های استفاده از LLMها
• 43. نظارت و ارزیابی مداوم LLMها
• 44. به‌روزرسانی و نگهداری LLMها
• 45. تحلیل رقبا در حوزه LLMها

📋 سرفصل‌های دوره دینامیک زبان: LLMهای خودسازمان‌ده

تعداد: 45 سرفصل

• 1. مبانی زبان‌شناسی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مدل‌های زبانی: تاریخچه و تکامل
• 3. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در زبان
• 4. بردار‌سازی کلمات و مفاهیم
• 5. مقدمه‌ای بر توکن‌سازی و پردازش متن
• 6. مجموعه‌داده‌های زبانی: منابع و چالش‌ها
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. مفهوم یادگیری ماشین در پردازش زبان
• 9. الگوریتم‌های طبقه‌بندی متن
• 10. تحلیل احساسات و قطب‌نمایی
• 11. مدل‌سازی موضوعی و استخراج اطلاعات
• 12. تولید زبان طبیعی: اصول و روش‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی به توالی
• 14. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی
• 15. ترجمه ماشینی: رویکردها و چالش‌ها
• 16. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 17. مدل‌سازی زبان آماری
• 18. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و انواع آن‌ها
• 19. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 20. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU)
• 21. معماری ترانسفورمر: یک انقلاب در پردازش زبان
• 22. خودتنظیمی (Self-Attention) و اهمیت آن
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): معرفی و کاربردها
• 24. معماری BERT و مشتقات آن
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 26. تولید متن با LLMها: تکنیک‌ها و پارامترها
• 27. کنترل خروجی LLMها: راهکارها و محدودیت‌ها
• 28. تولید متن خلاقانه با LLMها
• 29. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMها
• 30. پرسش و پاسخ با LLMها
• 31. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 32. تحلیل وابستگی نحوی
• 33. برچسب‌زنی نقش کلمات (POS Tagging)
• 34. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 35. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل
• 36. بهبود کارایی LLMها: کوانتیزاسیون و هرس‌کردن
• 37. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها
• 38. کاربرد LLMها در تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 39. تولید خودکار زیرنویس و کپشن
• 40. تولید محتوای بازاریابی با LLMها
• 41. تولید گزارش‌های خودکار
• 42. تطبیق LLMها با زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 43. بهینه‌سازی LLMها برای پردازش زبان فارسی
• 44. ارزیابی عملکرد LLMها در زبان فارسی
• 45. مباحث اخلاقی در استفاده از LLMها