اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کاربردهای تخصصی با Llama 3

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کاربردهای تخصصی با Llama 3

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 5. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 6. معرفی Llama 3
• 7. آماده‌سازی محیط توسعه Llama 3
• 8. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 9. فرهنگ لغات و توکنایزرها در Llama 3
• 10. مفاهیم کلیدی در فاین-تیونینگ
• 11. انواع فاین-تیونینگ (تمام پارامتر، پارامتر کارآمد)
• 12. روش‌های فاین-تیونینگ پارامتر کارآمد (PEFT)
• 13. LoRA: روش کاهش رتبه تطبیق
• 14. QLoRA: کوانتیزاسیون و LoRA
• 15. آداپتورها و تکنیک‌های مشابه
• 16. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 17. دسته‌بندی متن با Llama 3
• 18. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. خلاصه‌سازی متن
• 20. تولید متن خلاقانه
• 21. ترجمه ماشینی با Llama 3
• 22. پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 23. تحلیل احساسات
• 24. شناسایی موارد سوگیری در مدل‌های زبان
• 25. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 26. چارچوب‌های قانونی و شرعی محتوای دیجیتال
• 27. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 28. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 29. حدود شرعی در تولید محتوا
• 30. موازین اسلامی در آموزش و پژوهش
• 31. مبانی خانواده در مدل‌های روانشناسی
• 32. اقتصاد مقاومتی و بانکداری بدون ربا
• 33. قوانین گمرکی و ارزی جمهوری اسلامی ایران
• 34. منافع ملی در روابط بین‌الملل
• 35. پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 36. مدیریت داده‌ها و حریم خصوصی
• 37. امنیت داده‌ها و زیرساخت‌های حیاتی
• 38. قوانین مبارزه با پولشویی
• 39. مقررات بانک مرکزی ایران در رمزارزها
• 40. مباحث حقوقی در فضای سایبر
• 41. استانداردهای پژوهشی و علمی در ایران
• 42. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبان
• 43. معیارهای سنجش کیفیت فاین-تیونینگ
• 44. نحوه انتخاب مجموعه داده مناسب
• 45. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 46. مدیریت بایاس در داده‌ها
• 47. ارزیابی مدل‌های فاین-تیون شده
• 48. تست و اعتبارسنجی مدل
• 49. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 50. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 51. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 52. استفاده از گرادیان تجمعی (Gradient Accumulation)
• 53. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 54. آموزش توزیع شده (Distributed Training)
• 55. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 56. ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 57. TensorBoard و ابزارهای مشابه
• 58. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 59. استقرار مدل (Model Deployment)
• 60. APIهای سرویس‌دهی مدل
• 61. فریم‌ورک‌های استقرار مدل
• 62. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 63. کوانتیزاسیون مدل برای کاهش حجم
• 64. تکنیک‌های هرس (Pruning) مدل
• 65. اجرای مدل در محیط‌های محدود
• 66. کاربرد Llama 3 در صنعت
• 67. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 68. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش
• 69. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی
• 70. کاربرد در حوزه خدمات دولتی
• 71. کاربرد در حوزه رسانه و تبلیغات
• 72. کاربرد در حوزه مالی و بانکی
• 73. کاربرد در حوزه صنعت و تولید
• 74. کاربرد در حوزه گردشگری و فرهنگی
• 75. کاربرد در حوزه منابع انسانی
• 76. کاربرد در حوزه کشاورزی و محیط زیست
• 77. کاربرد در حوزه حمل و نقل و لجستیک
• 78. کاربرد در حوزه ارتباطات و فناوری اطلاعات
• 79. کاربرد در حوزه انرژی
• 80. کاربرد در حوزه دفاعی و امنیتی
• 81. مطالعات موردی (Case Studies) فاین-تیونینگ Llama 3
• 82. چالش‌ها و راهکارها در فاین-تیونینگ
• 83. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 84. روندهای جدید در NLP
• 85. آخرین تحقیقات در حوزه LLM
• 86. تأثیر Llama 3 بر توسعه هوش مصنوعی
• 87. نکات پیشرفته در فاین-تیونینگ
• 88. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبان
• 89. حفاظت از داده‌های حساس در مدل‌ها
• 90. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 91. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 92. آینده شغلی و هوش مصنوعی