اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
• 5. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 6. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبان
• 7. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. کدگذاری متن (Text Encoding)
• 10. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec و GloVe
• 12. تعبیه‌سازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 13. ELMo و BERT
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 15. فرایند پیش‌آموزش LLMها
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 17. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 18. کیفیت و کمیت داده‌ها
• 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 20. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 21. توکن‌سازی (Tokenization)
• 22. مدل‌های زبانی آماری
• 23. مدل‌های زبانی عصبی
• 24. انواع معماری‌های LLM
• 25. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 26. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 27. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 28. RoBERTa و ALBERT
• 29. LLaMA و خانواده مدل‌های مشابه
• 30. ارزیابی مدل‌های زبان
• 31. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity)
• 32. معیارهای ارزیابی وظیفه‌محور
• 33. Benchmarks و مجموعه‌های داده ارزیابی
• 34. تولید متن (Text Generation)
• 35. پیکربندی تولید متن (Temperature, Top-k, Top-p)
• 36. نمونه‌برداری (Sampling) در تولید متن
• 37. کاربردهای LLM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 40. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 42. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 43. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 44. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 45. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 46. انواع تکنیک‌های پرامپت‌نویسی
• 47. Few-shot و Zero-shot Prompting
• 48. آموزش LLM در چارچوب اسلامی
• 49. فقه و احکام مرتبط با داده و مدل
• 50. ملاحظات شرعی در استفاده از LLM
• 51. کاربرد LLM در علوم اسلامی
• 52. تحلیل متون دینی با LLM
• 53. تولید محتوای دینی با LLM
• 54. مدل‌های سفارشی‌سازی شده برای کاربردهای خاص
• 55. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی LLM
• 56. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 57. تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
• 58. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 59. LoRA و QLoRA
• 60. A/B Testing برای مدل‌های LLM
• 61. استقرار (Deployment) مدل‌های LLM
• 62. زیرساخت‌های مورد نیاز برای استقرار
• 63. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 64. استفاده از APIهای LLM
• 65. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLM
• 66. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 67. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMها
• 68. عدالت و انصاف در مدل‌های هوش مصنوعی
• 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLM
• 70. اخلاق در هوش مصنوعی
• 71. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 72. چارچوب‌های قانونی برای توسعه و کاربرد LLM
• 73. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 74. روندها و نوآوری‌های جدید
• 75. کاربردهای نوظهور LLM
• 76. چالش‌های پیش رو در توسعه LLM
• 77. همکاری با متخصصان در حوزه فقه و حقوق
• 78. نمونه‌های عملی از کاربرد LLM در ایران
• 79. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
• 80. کاربرد LLM در صنعت و کسب و کار
• 81. کاربرد LLM در خدمات عمومی
• 82. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 84. استفاده از مدل‌های کوانتومی (Quantum-inspired)
• 85. ملاحظات مصرف انرژی در LLMها
• 86. توسعه مدل‌های پایدار و سبز
• 87. مدیریت چرخه حیات مدل‌های LLM
• 88. مستندسازی و نگهداری مدل‌ها
• 89. بازنگری و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 90. آینده شغلی مهندسان LLM
• 91. مهارت‌های لازم برای مهندسان LLM
• 92. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی