اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. ساختار ترنسفورمرها
• 4. معماری ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. تاریخچه و تکامل LLMs
• 7. انواع معماری‌های LLM
• 8. آموزش پیش‌فرض ترنسفورمرها
• 9. داده‌های مورد نیاز برای آموزش LLM
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLM
• 11. توکن‌سازی و واژگان
• 12. مدل‌های ترنسفورمر پایه
• 13. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 14. تولید متن خلاقانه
• 15. خلاصه‌سازی متن
• 16. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
• 17. پاسخ به پرسش با LLMs
• 18. تولید کد با LLMs
• 19. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 20. تولید صدا با مدل‌های مولد
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) ترنسفورمرها
• 22. روش‌های تنظیم دقیق
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 24. تنظیم دقیق نظارت شده
• 25. تنظیم دقیق بدون نظارت
• 26. تنظیم دقیق نیمه‌نظارت شده
• 27. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 29. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن
• 30. معیارهای ارزیابی وظایف ترجمه
• 31. معیارهای ارزیابی وظایف خلاصه‌سازی
• 32. ارزیابی کیفیت محتوای تولید شده
• 33. چالش‌های تنظیم دقیق LLMs
• 34. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 35. کاهش سوگیری در LLMs
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 37. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 38. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 39. تولید محتوای ایمن و اخلاقی
• 40. پیاده‌سازی LLMs در برنامه‌های کاربردی
• 41. استقرار مدل‌های ترنسفورمر
• 42. مقیاس‌پذیری LLMs
• 43. بهینه‌سازی عملکرد LLMs
• 44. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده
• 45. مدیریت منابع برای LLMs
• 46. معماری‌های توزیع شده برای LLMs
• 47. میکروسرویس‌ها و LLMs
• 48. APIهای مدل‌های زبانی
• 49. توسعه برنامه‌های کاربردی با LLMs
• 50. طراحی رابط کاربری برای LLMs
• 51. تجربه کاربری با هوش مصنوعی مولد
• 52. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های LLM
• 53. پایش عملکرد LLMs در محیط عملیاتی
• 54. مدیریت چرخه عمر مدل‌های LLM
• 55. تکامل مدل‌های زبانی
• 56. آینده هوش مصنوعی مولد
• 57. مدل‌های مولد چندوجهی
• 58. یادگیری تقویتی با LLMs
• 59. یادگیری خودنظارتی در LLMs
• 60. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 61. کاربردهای LLMs در صنایع مختلف
• 62. LLMs در آموزش و پرورش
• 63. LLMs در پزشکی و سلامت
• 64. LLMs در امور مالی
• 65. LLMs در خدمات مشتری
• 66. LLMs در تحقیقات علمی
• 67. LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 68. LLMs در تولید محتوا
• 69. LLMs برای افراد با نیازهای خاص
• 70. چالش‌های حقوقی و نظارتی LLMs
• 71. مالکیت معنوی محتوای تولید شده
• 72. مسائل مربوط به انتشار محتوا
• 73. تاثیر LLMs بر بازار کار
• 74. آموزش نیروی کار برای عصر LLM
• 75. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 76. حملات به مدل‌های زبانی
• 77. دفاع در برابر حملات سایبری به LLMs
• 78. مدیریت دانش با LLMs
• 79. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 80. استخراج اطلاعات از متون
• 81. اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار
• 82. بهبود بهره‌وری با LLMs
• 83. نوآوری در محصولات و خدمات با LLMs
• 84. توسعه ابزارهای کمکی برای LLMs
• 85. پلتفرم‌های توسعه LLM
• 86. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای LLMs
• 87. ابزارهای بصری‌سازی برای LLMs
• 88. کتابخانه‌ها و چارچوب‌های پرکاربرد
• 89. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 90. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 91. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 92. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 93. شبکه‌های ترتیبی (Sequence-to-Sequence)
• 94. مفهوم Attention در مدل‌های ترنسفورمر
• 95. مکانیسم Self-Attention
• 96. مکانیسم Multi-Head Attention
• 97. مدل‌های Encoder-Decoder
• 98. کدگذاری متون
• 99. رمزگشایی متون
• 100. کاربرد ترنسفورمرها در دیده‌بانی ماشین