اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌های بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی نظری مدل های زبانی
• 3. انواع مدل های زبانی سنتی
• 4. مدل های زبانی آماری
• 5. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه های عصبی
• 6. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 8. واحد های بازگشتی گیت دار (GRU)
• 9. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 10. آموزش مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. مجموعه داده های متنی و پیش پردازش آن ها
• 12. توکن سازی و ایجاد واژگان
• 13. تعبیه کلمات (Word Embeddings)
• 14. تعبیه جمله (Sentence Embeddings)
• 15. مدل های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 17. معماری های مدرن LLMs (مانند GPT)
• 18. کاربردهای مدل های زبانی در مدیریت داده
• 19. شناسایی موجودیت های نام دار (NER)
• 20. استخراج رابطه بین موجودیت ها
• 21. خلاصه سازی خودکار متون
• 22. تولید متن خودکار
• 23. ترجمه ماشینی
• 24. تحلیل احساسات و نظرات
• 25. طبقه بندی متون
• 26. سیستم های پرسش و پاسخ
• 27. مدیریت دانش با استفاده از LLMs
• 28. بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی
• 29. مدل های زبانی برای تحلیل داده های حجیم
• 30. پردازش داده های متنی در مقیاس بزرگ
• 31. کاربرد LLMs در تحلیل داده های کسب و کار
• 32. تحلیل بازخورد مشتریان
• 33. تحلیل داده های شبکه های اجتماعی (با رعایت حریم خصوصی)
• 34. پایش اخبار و رویدادها
• 35. مدیریت اسناد و بایگانی هوشمند
• 36. تحلیل قراردادها و متون حقوقی
• 37. مدیریت ریسک و انطباق با مقررات
• 38. کاربرد LLMs در حوزه سلامت (با رعایت محرمانگی)
• 39. تحلیل گزارشات پزشکی
• 40. دستیاران مجازی سلامت
• 41. مدیریت داده های پژوهشی
• 42. کاربرد LLMs در آموزش
• 43. تولید محتوای آموزشی
• 44. سیستم های یادگیری تطبیقی
• 45. ارزیابی خودکار تکالیف
• 46. تولید سوالات امتحانی
• 47. مدیریت پروژه های داده محور
• 48. اصول اخلاقی در استفاده از LLMs
• 49. حریم خصوصی و امنیت داده ها
• 50. سوگیری در مدل های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 51. شفافیت و قابلیت توضیح مدل ها
• 52. مسئولیت پذیری در تولید محتوا
• 53. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 54. حقوق مالکیت فکری و داده ها
• 55. مدیریت داده های حساس
• 56. نکات فنی در پیاده سازی LLMs
• 57. بهینه سازی مدل ها برای عملکرد و حافظه
• 58. ارزیابی عملکرد مدل های زبانی
• 59. متریک های ارزیابی LLMs
• 60. تکنیک های استنتاج (Inference)
• 61. استفاده از سخت افزارهای تخصصی (GPU/TPU)
• 62. ابزارها و کتابخانه های رایج (مانند Hugging Face)
• 63. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 64. پردازش تصاویر و صدا در کنار متن
• 65. کاربرد LLMs در تولید محتوای چندرسانه ای
• 66. مدل های زبانی برای تحلیل داده های زمانی
• 67. پیش بینی روندها با استفاده از LLMs
• 68. تحلیل سری های زمانی متنی
• 69. مدل های زبانی در حوزه مالی
• 70. تحلیل صورت های مالی
• 71. پیش بینی بازار سهام (با احتیاط و چارچوب علمی)
• 72. مدیریت پرتفوی (با رعایت مقررات)
• 73. مدل های زبانی در حوزه انرژی
• 74. تحلیل داده های تولید و مصرف
• 75. بهینه سازی فرآیندهای تولید
• 76. مدیریت ریسک در صنعت انرژی
• 77. مدل های زبانی در حوزه کشاورزی
• 78. تحلیل داده های هواشناسی و خاک
• 79. پیش بینی محصولات کشاورزی
• 80. مدیریت بهینه منابع آبی
• 81. مدل های زبانی در حوزه حمل و نقل
• 82. تحلیل داده های ترافیک
• 83. بهینه سازی مسیرها
• 84. پیش بینی نیاز به حمل و نقل
• 85. مدل های زبانی در حوزه گردشگری
• 86. تحلیل نظرات مسافران
• 87. پیشنهاد مقاصد گردشگری
• 88. مدیریت تجربه مشتری
• 89. مدل های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
• 90. تحلیل متون ادبی و تاریخی
• 91. شناسایی سبک های هنری
• 92. مدیریت آرشیوهای فرهنگی
• 93. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 94. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 95. مدل های زبانی مولد خلاق
• 96. تولید کد برنامه نویسی
• 97. مدل های زبانی برای استدلال منطقی
• 98. چالش ها و آینده LLMs
• 99. توسعه مدل های کوچکتر و کارآمدتر
• 100. مدل های زبانی بومی سازی شده