اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی سفارشیسازی و بهینهسازی مدلهای زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد اسلامی-ایرانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره سفارشیسازی و بهینهسازی مدلهای زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد اسلامی-ایرانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و مدلهای زبان بزرگ
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدلهای زبان
- 3. مفاهیم کلیدی در مدلهای زبان بزرگ
- 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 5. کاربرد مدلهای زبان در پردازش زبان طبیعی
- 6. پیشپردازش دادههای متنی برای آموزش LLMs
- 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبان بزرگ
- 8. استراتژیهای تنظیم دقیق مدلها
- 9. تنظیم دقیق با مجموعه دادههای کوچک
- 10. تنظیم دقیق با روشهای پیشرفته
- 11. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیکهای Prompt Engineering
- 12. سفارشیسازی مدلهای زبان برای کاربردهای خاص
- 13. مدلهای زبان بزرگ و اخلاق در هوش مصنوعی
- 14. ملاحظات شرعی و فقهی در مدلهای زبان بزرگ
- 15. کاربردهای اسلامی مدلهای زبان بزرگ
- 16. تولید محتوای دینی با LLMs
- 17. پاسخگویی به سوالات شرعی با LLMs
- 18. استفاده از LLMs در آموزش قرآن و حدیث
- 19. شناسایی و مقابله با محتوای گمراهکننده دینی
- 20. مدلهای زبان و خانواده در چارچوب ایرانی-اسلامی
- 21. کاربرد LLMs در مشاوره خانواده اسلامی
- 22. تولید محتوای آموزشی مناسب خانواده
- 23. مدلهای زبان و اقتصاد مقاومتی
- 24. کاربرد LLMs در بهینهسازی فرآیندهای اقتصادی
- 25. تحلیل دادههای اقتصادی با LLMs
- 26. مدلهای زبان و سلامت روان بر مبنای مبانی اسلامی
- 27. مشاورههای سلامت روان با رویکرد اسلامی
- 28. شناسایی و مدیریت استرس با LLMs
- 29. مدلهای زبان و حقوق شهروندی در ایران
- 30. کاربرد LLMs در اطلاعرسانی حقوقی
- 31. تحلیل قوانین و مقررات با LLMs
- 32. مدلهای زبان و توسعه علمی-فناوری در ایران
- 33. کاربرد LLMs در پژوهش و نوآوری
- 34. تولید مقالات علمی با کمک LLMs
- 35. مدلهای زبان و هویت ملی و فرهنگی
- 36. کاربرد LLMs در حفظ و ترویج زبان فارسی
- 37. تولید محتوای فرهنگی و تاریخی با LLMs
- 38. مدلهای زبان و امنیت سایبری در چارچوب قوانین ایران
- 39. شناسایی تهدیدات سایبری با LLMs
- 40. مدلهای زبان در دفاع سایبری
- 41. روشهای ارزیابی عملکرد مدلهای زبان
- 42. معیارهای ارزیابی مدلهای زبان بزرگ
- 43. ارزیابی کیفیت خروجی مدلها
- 44. تنظیم دقیق با دادههای خاص فرهنگی
- 45. سفارشیسازی مدلها برای زبان فارسی
- 46. تطبیق مدلها با گویشهای محلی
- 47. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
- 48. خلاصهسازی متون با LLMs
- 49. ترجمه ماشینی با LLMs
- 50. پاسخ به سوالات با LLMs
- 51. تولید متن خلاقانه با LLMs
- 52. استفاده از LLMs در آموزش برنامهنویسی
- 53. مدلهای زبان و یادگیری عمیق
- 54. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمرها
- 55. شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
- 56. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 57. کاربرد Attention در LLMs
- 58. مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 59. BERT و مدلهای مشابه
- 60. GPT و خانواده آن
- 61. تکنیکهای تنظیم دقیق پیشرفته
- 62. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
- 63. تنظیم دقیق با QLoRA
- 64. تنظیم دقیق با روشهای مبتنی بر پارامتر
- 65. استقرار مدلهای زبان بزرگ
- 66. روشهای استقرار مدلها
- 67. بهینهسازی مدلها برای استقرار
- 68. مدلهای زبان و حریم خصوصی
- 69. ملاحظات اخلاقی در استفاده از دادهها
- 70. حفاظت از حریم خصوصی در LLMs
- 71. کاربرد LLMs در سیستمهای توصیهگر
- 72. توصیهگرهای محتوایی با LLMs
- 73. توصیهگرهای محصول با LLMs
- 74. مدلهای زبان و تحلیل احساسات
- 75. تحلیل احساسات در متون فارسی
- 76. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
- 77. مدلهای زبان و تولید کد
- 78. تولید کد با LLMs
- 79. اشکالزدایی کد با LLMs
- 80. مدلهای زبان و پردازش تصویر
- 81. ترکیب LLMs با مدلهای بینایی ماشین
- 82. توضیح تصاویر با LLMs
- 83. مدلهای زبان و آینده هوش مصنوعی
- 84. روندهای آینده در LLMs
- 85. تأثیر LLMs بر جامعه
- 86. اصول مهندسی دانش در LLMs
- 87. ساخت پایگاههای دانش با LLMs
- 88. استفاده از LLMs برای پرسوجو در پایگاههای دانش
- 89. تنظیم دقیق مدلهای کوچکتر
- 90. مزایای مدلهای کوچکتر
- 91. چالشهای تنظیم دقیق مدلهای کوچک
- 92. مدلهای زبان و شفافیت (Explainability)
- 93. درک تصمیمات LLMs
- 94. روشهای افزایش شفافیت
- 95. مدلهای زبان و قابلیت اطمینان (Reliability)
- 96. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
- 97. افزایش اطمینانپذیری خروجیها
- 98. مدلهای زبان و مسائل حقوقی
- 99. حق نشر و مالکیت محتوای تولیدی
- 100. مسئولیتپذیری در قبال خروجی LLMs
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.