اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین: ویژگی‌ها، برچسب‌ها، مدل‌ها
• 5. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 8. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون، نرمال‌سازی، حذف کلمات توقف
• 9. مبانی مدل‌سازی زبان
• 10. مدل‌های زبانی آماری
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 12. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
• 13. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRUs)
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری ترنسفورمر
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 17. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش دیده (مانند BERT)
• 18. مفاهیم اساسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 19. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. داده‌های سازمانی و آماده‌سازی آن‌ها
• 22. جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع سازمانی
• 23. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های سازمانی
• 24. تبدیل داده‌های متنی به فرمت قابل استفاده برای مدل
• 25. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پردازش داده
• 26. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 27. TensorFlow و Keras
• 28. PyTorch
• 29. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 30. انتخاب مدل زبانی بزرگ مناسب برای وظایف سازمانی
• 31. معماری‌های متداول LLM برای وظایف خاص
• 32. تنظیم دقیق مدل برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 33. تنظیم دقیق مدل برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 34. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 35. تنظیم دقیق مدل برای وظایف پاسخ به سوال
• 36. تنظیم دقیق مدل برای وظایف تولید متن
• 37. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 38. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
• 39. مدیریت حافظه و منابع در طول تنظیم دقیق
• 40. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
• 41. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 42. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف NLP
• 43. متریک‌های دقت، بازیابی و F1-score
• 44. متریک‌های ارزیابی برای تولید متن
• 45. تفسیر نتایج ارزیابی
• 46. عیب‌یابی و رفع مشکلات در فرآیند تنظیم دقیق
• 47. شناسایی و رفع خطاهای متداول
• 48. مشکلات مربوط به داده‌ها
• 49. مشکلات مربوط به پارامترهای مدل
• 50. مشکلات مربوط به معماری مدل
• 51. بهبود عملکرد مدل تنظیم شده
• 52. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 53. استفاده از مدل‌های پایه قوی‌تر
• 54. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 55. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط سازمانی
• 56. ملاحظات امنیتی در استقرار LLM
• 57. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 58. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 59. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. شناسایی و کاهش سوگیری
• 61. کاربردهای LLM در بخش‌های مختلف سازمانی
• 62. خدمات مشتری و پشتیبانی
• 63. تحلیل بازار و رقبا
• 64. مدیریت دانش سازمانی
• 65. اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 66. مثال‌های عملی از کاربرد LLM در سازمان‌ها
• 67. ساخت یک چت‌بات سازمانی
• 68. سیستم پیشنهاد دهنده محتوا
• 69. ابزار تحلیل احساسات مشتریان
• 70. تولید گزارش‌های خودکار
• 71. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری ماشین
• 72. روندهای نوظهور در LLM
• 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 74. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 75. چالش‌های پیش رو در توسعه LLM
• 76. مدل‌های مولد پیشرفته
• 77. کاربرد LLM در تحقیقات علمی
• 78. ملاحظات قانونی و مقرراتی مربوط به LLM
• 79. استانداردهای اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
• 80. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 81. مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 82. اهمیت استفاده مسئولانه از LLM
• 83. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 84. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 85. انجمن‌های علمی و گروه‌های پژوهشی
• 86. کنفرانس‌ها و کارگاه‌های تخصصی
• 87. انتشار مقالات و پژوهش‌های جدید
• 88. کاربرد پایتون در پروژه‌های هوش مصنوعی پیشرفته
• 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های LLM
• 90. ساخت API برای مدل‌های زبانی
• 91. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
• 92. مدیریت چرخه عمر مدل
• 93. توسعه پایدار و مسئولانه هوش مصنوعی
• 94. ارزیابی اثرات اجتماعی و اقتصادی LLM
• 95. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 96. مطالعات موردی پیشرفته در صنایع مختلف
• 97. پیاده‌سازی LLM در سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. تحلیل اسناد حقوقی با LLM
• 99. تولید کد با LLM
• 100. ترجمه ماشینی پیشرفته با LLM