اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هرس و تکنیک‌های گرادیان در مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس و تکنیک‌های گرادیان در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 5. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبانی
• 6. کاربردهای مدل‌های زبانی در ایران
• 7. اصول یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان
• 10. مفاهیم اساسی واژگان و نمایش آن‌ها (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec و GloVe: نمایش‌های سنتی واژگان
• 12. توزیع‌های واژگانی و تحلیل آماری زبان
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram Models)
• 14. اصول پیش‌بینی واژه بعدی
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی: perplexity و معیارهای دیگر
• 16. مقدمه‌ای بر گرادیان و مشتق در ریاضیات
• 17. قاعده زنجیره‌ای (Chain Rule) در محاسبه مشتق
• 18. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 19. گرادیان نزولی (Gradient Descent) و انواع آن
• 20. نرخ یادگیری (Learning Rate) و اهمیت آن
• 21. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 22. بهینه‌سازهای پیشرفته: Adam، RMSprop، Adagrad
• 23. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در مدل‌های زبانی
• 24. گرادیان در شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 25. محاسبه گرادیان در مکانیزم توجه
• 26. گرادیان در لایه‌های Feed-Forward
• 27. گرادیان در لایه‌های Embedding
• 28. گرادیان در لایه‌های Positional Encoding
• 29. تنظیمات و هایپرپارامترهای مدل‌های زبانی
• 30. تنظیمات دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 31. تنظیمات F1-Score و معیارهای ارزیابی دیگر
• 32. انواع مدل‌های زبانی بزرگ: BERT، GPT، T5
• 33. معماری BERT و کاربردهای آن
• 34. مدل‌سازی پیش‌بینی کلمه در BERT
• 35. مدل‌سازی پیش‌بینی جمله بعدی در BERT
• 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 37. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 38. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 39. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 40. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 41. معماری GPT و کاربردهای آن
• 42. تولید متن با مدل‌های GPT
• 43. تولید متن خلاقانه با GPT
• 44. تولید متن برای کاربردهای تجاری
• 45. تولید متن با رعایت اصول اخلاقی و فرهنگی
• 46. معماری T5 و رویکرد Text-to-Text
• 47. کاربرد T5 در وظایف مختلف NLP
• 48. تنظیمات و هایپرپارامترهای T5
• 49. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 50. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های زبانی
• 51. پردازش و پاکسازی داده‌ها برای آموزش
• 52. توزیع داده‌ها و تعادل کلاس‌ها
• 53. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 54. استفاده از منابع محاسباتی برای آموزش
• 55. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و تنسور (TPU)
• 56. سیستم‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 57. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های زبانی
• 58. پایش و ثبت فرآیند آموزش
• 59. تشخیص و رفع مشکلات در آموزش
• 60. از دست رفتن گرادیان (Vanishing Gradient)
• 61. انفجار گرادیان (Exploding Gradient)
• 62. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 63. Dropout و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
• 64. L1 و L2 Regularization
• 65. Batch Normalization و Layer Normalization
• 66. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 67. استفاده از مجموعه داده‌های اعتبارسنجی
• 68. Early Stopping برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 69. تکنیک‌های استنتاج (Inference) در مدل‌های زبانی
• 70. پیش‌بینی سریع‌تر و بهینه‌سازی مدل
• 71. Quantization و Pruning مدل‌ها
• 72. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و سبک‌تر
• 73. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 74. تشخیص احساسات و تحلیل نظرات
• 75. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 76. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 77. ترجمه ماشینی با کیفیت بالا
• 78. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی
• 79. شناسایی و مقابله با اخبار جعلی
• 80. کمک به توسعه کسب‌وکارهای دانش‌بنیان
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش و پرورش
• 84. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه پژوهش
• 85. اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
• 86. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 87. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 88. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 89. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌ها
• 90. حریم خصوصی کاربران و حفاظت از داده‌ها
• 91. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 92. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 93. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 94. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 95. مدل‌های زبانی خود-آموز (Self-supervised Learning)
• 96. مدل‌های زبانی با قابلیت یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 97. تاثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و فرهنگ
• 98. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در سازمان‌ها
• 99. نقش متخصصان ایرانی در حوزه مدل‌های زبانی
• 100. توسعه مدل‌های زبانی بومی و متناسب با نیازهای کشور