اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی مولد: قدرت ترنسفورمرها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد: قدرت ترنسفورمرها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 5. نورون‌ها و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 6. توابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
• 7. مفاهیم اولیه یادگیری عمیق
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 11. محدودیت‌های مدل‌های RNN، LSTM و GRU
• 12. معرفی معماری ترنسفورمر
• 13. آشنایی با مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 14. انواع مکانیزم توجه
• 15. خود-توجهی (Self-Attention)
• 16. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 17. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمرها
• 18. لایه موقعیتی (Positional Encoding)
• 19. پردازش موازی در ترنسفورمرها
• 20. مزایای ترنسفورمرها نسبت به RNN ها
• 21. معماری BERT و مفاهیم آن
• 22. آموزش پیشرفته BERT (Pre-training)
• 23. تنظیم دقیق BERT (Fine-tuning)
• 24. کاربردهای BERT در پردازش زبان طبیعی
• 25. معماری GPT و تکامل آن
• 26. مدل‌های GPT-1، GPT-2، GPT-3
• 27. فرایند تولید متن در مدل‌های GPT
• 28. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های GPT
• 29. کاربردهای تولید متن با GPT
• 30. مفاهیم مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 31. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی توکن بعدی
• 32. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های بزرگ
• 33. مجموعه داده‌های متنی برای آموزش مدل‌ها
• 34. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 35. توکنایز کردن (Tokenization)
• 36. مدل‌های توکنایزینگ (WordPiece, BPE)
• 37. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 38. Word2Vec و GloVe
• 39. تفاوت بردارسازی با ترنسفورمرها
• 40. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 41. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 42. BLEU, ROUGE, METEOR
• 43. ارزیابی وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 44. تولید متن خلاقانه
• 45. نوشتن داستان و شعر
• 46. تولید محتوای آموزشی
• 47. ترجمه ماشینی مبتنی بر ترنسفورمر
• 48. خلاصه‌سازی متن
• 49. پاسخگویی به سوالات
• 50. مدیریت مکالمه و چت‌بات‌ها
• 51. طراحی و توسعه چت‌بات‌های هوشمند
• 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 53. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 54. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 55. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های مولد
• 56. کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب و کار
• 57. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 58. تولید محتوا برای بازاریابی
• 59. تحلیل داده‌های متنی
• 60. خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 61. هوش مصنوعی مولد در علوم و تحقیقات
• 62. کمک به کشف علمی
• 63. شبیه‌سازی و مدل‌سازی
• 64. پردازش و تحلیل داده‌های علمی
• 65. تولید کد برنامه‌نویسی
• 66. معرفی مدل‌های مولد کد
• 67. کاربردهای تولید کد
• 68. محدودیت‌های تولید کد
• 69. هوش مصنوعی مولد در طراحی
• 70. تولید طرح‌های اولیه
• 71. کمک به طراحان گرافیک
• 72. طراحی رابط کاربری
• 73. تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 74. تولید تصاویر
• 75. تولید صدا و موسیقی
• 76. تولید ویدئو (مقدماتی)
• 77. استفاده از مدل‌های Diffusion
• 78. مبانی مدل‌های Diffusion
• 79. آموزش مدل‌های Diffusion
• 80. کاربرد Diffusion در تولید تصویر
• 81. تنظیم دقیق مدل‌های Diffusion
• 82. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی
• 83. قوانین مربوط به محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 84. حقوق مولف در محتوای دیجیتال
• 85. مقررات مربوط به داده‌های آموزشی
• 86. مسئولیت‌پذیری در قبال محتوای تولیدی
• 87. امنیت سایبری و هوش مصنوعی مولد
• 88. حملات مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 89. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 90. تکنیک‌های پنهان‌سازی و تشخیص محتوای مصنوعی
• 91. آینده هوش مصنوعی مولد
• 92. روندهای جدید و نوظهور
• 93. پیش‌بینی تحولات آینده
• 94. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی بلندمدت
• 95. توسعه مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal)
• 96. مدل‌های مولد با درک عمیق‌تر
• 97. هوش مصنوعی مولد و واقعیت مجازی/افزوده
• 98. کاربرد در آموزش مجازی
• 99. تولید محتوای تعاملی
• 100. هوش مصنوعی مولد و رباتیک