اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی بزرگ: گامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی بزرگ: گامی به سوی هوش مصنوعی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
• 3. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 4. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 6. تابع فعال‌سازی و اهمیت آن
• 7. پس‌انتشار و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. مدل‌های LSTM و GRU
• 12. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 14. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 15. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 16. انواع مدل‌های ترنسفورمر
• 17. مفاهیم پیش‌زمینه در LLM
• 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. معرفی مدل DeepSeek
• 21. معماری DeepSeek
• 22. جزئیات فنی DeepSeek
• 23. شبکه‌های پیش‌خور در DeepSeek
• 24. لایه‌های نرمال‌سازی در DeepSeek
• 25. توابع فعال‌سازی سفارشی در DeepSeek
• 26. بهینه‌سازی در DeepSeek
• 27. تکنیک‌های Regularization در DeepSeek
• 28. معماری Encoder-Decoder در DeepSeek
• 29. مدل‌های Decoder-only
• 30. مدل‌های Encoder-only
• 31. پردازش موازی و توزیع شده در آموزش LLM
• 32. تکنیک‌های موازی‌سازی داده
• 33. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
• 34. تکنیک‌های موازی‌سازی خط لوله
• 35. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 36. بهینه‌سازی حافظه در GPU
• 37. Quantization و فشرده‌سازی مدل
• 38. تکنیک‌های Pruning
• 39. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 40. معیارهای ارزیابی استاندارد
• 41. Metric های خاص برای وظایف زبانی
• 42. ارزیابی ایمنی و اخلاق در LLM
• 43. شناسایی و کاهش سوگیری در LLM
• 44. کنترل خروجی مدل‌های زبانی
• 45. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 46. تولید متن خلاقانه
• 47. خلاصه‌سازی متن
• 48. ترجمه ماشینی
• 49. پاسخگویی به سوالات
• 50. تحلیل احساسات
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. کاربرد در آموزش و پژوهش
• 53. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
• 54. کاربرد در خدمات مشتری
• 55. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی LLM
• 56. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 57. تأثیر LLM بر بازار کار
• 58. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
• 59. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 61. یادگیری خودنظارتی پیشرفته
• 62. هوش مصنوعی مولد و خلاقیت
• 63. تفسیرپذیری در مدل‌های زبانی
• 64. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 65. مدل‌های زبانی با دانش جهانی
• 66. همکاری انسان و ماشین در LLM
• 67. بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLM
• 68. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 69. تکنیک‌های آموزش فدرال در LLM
• 70. امنیت و استحکام مدل‌های زبانی
• 71. شناسایی حملات adversarial
• 72. دفاع در برابر حملات adversarial
• 73. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 75. منابع داده فارسی برای LLM
• 76. کاربرد LLM در زبان فارسی
• 77. آموزش مدل‌های زبانی فارسی
• 78. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 79. فرهنگ لغت و واژگان تخصصی فارسی
• 80. ساختار گرامری زبان فارسی
• 81. نحو و جمله‌بندی در فارسی
• 82. معناشناسی و کاربردشناسی زبان فارسی
• 83. پردازش گفتار فارسی
• 84. تشخیص گفتار فارسی
• 85. تولید گفتار فارسی
• 86. مدل‌های زبانی با قابلیت تعامل
• 87. طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 88. سیستم‌های مکالمه‌ای پیشرفته
• 89. مدیریت مکالمه در LLM
• 90. یادگیری مداوم در LLM
• 91. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 92. سازگاری با تغییرات زبانی
• 93. ملاحظات حقوقی و چارچوب‌های قانونی LLM
• 94. قوانین حفاظت از داده در ایران
• 95. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 96. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 97. همسوسازی با ارزش‌های فرهنگی و دینی
• 98. نقش پژوهشگاه‌ها و مراکز علمی در توسعه LLM
• 99. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه LLM
• 100. توسعه ابزارهای بومی برای LLM