اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در تولید محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در تولید محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 5. تحول مدل‌های زبانی: از آماری به عصبی
• 6. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs)
• 9. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRUs)
• 10. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 13. لایه موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
• 14. معماری انکودر-دیکودر
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. تاریخچه و تکامل LLMs
• 17. معماری‌های پیشرفته LLM
• 18. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. GPT و خانواده آن
• 20. BERT و مدل‌های دوطرفه
• 21. تفاوت‌های کلیدی بین معماری‌های LLM
• 22. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs
• 23. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش LLMs
• 24. ملاحظات اخلاقی در آموزش LLMs
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 26. روش‌های تنظیم دقیق
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 28. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های سفارشی
• 29. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
• 30. پارامتر-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 31. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 32. Prompt Tuning
• 33. Adapter Tuning
• 34. ارزیابی LLMs
• 35. معیارهای ارزیابی LLMs
• 36. مدل‌های ارزیابی استاندارد
• 37. ارزیابی وظایف خاص زبانی
• 38. تشخیص خطاهای رایج در LLMs
• 39. کاربردهای LLMs در تولید محتوا
• 40. تولید متن خلاقانه
• 41. نوشتن مقالات و گزارش‌ها
• 42. تولید محتوای بازاریابی
• 43. تولید سناریو و داستان
• 44. کاربردهای LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 45. خلاصه‌سازی استخراجی
• 46. خلاصه‌سازی انتزاعی
• 47. خلاصه‌سازی برای اهداف مختلف
• 48. کاربردهای LLMs در ترجمه ماشینی
• 49. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی
• 50. چالش‌های ترجمه ماشینی
• 51. بهبود ترجمه با LLMs
• 52. کاربردهای LLMs در پاسخگویی به پرسش
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
• 54. استخراج اطلاعات از متن
• 55. پاسخگویی به پرسش‌های پیچیده
• 56. کاربردهای LLMs در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 57. طراحی چت‌بات‌های مکالمه‌ای
• 58. مدیریت مکالمه
• 59. شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• 60. کاربردهای LLMs در تحلیل احساسات
• 61. تشخیص احساسات مثبت، منفی، خنثی
• 62. تحلیل احساسات برای اهداف تجاری
• 63. دقت و محدودیت‌های تحلیل احساسات با LLMs
• 64. کاربردهای LLMs در طبقه‌بندی متن
• 65. طبقه‌بندی موضوعی
• 66. تشخیص اسپم
• 67. تحلیل محتوا
• 68. کاربردهای LLMs در تولید کد
• 69. تولید کد از توضیحات زبان طبیعی
• 70. کمک به برنامه‌نویسان
• 71. تولید قطعه کد
• 72. ملاحظات امنیتی در تولید کد با LLMs
• 73. پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های تولیدی
• 74. مراحل استقرار LLMs
• 75. انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 76. بهینه‌سازی برای استنتاج (Inference)
• 77. مدیریت مدل‌های LLM
• 78. استقرار مدل‌های LLM
• 79. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 80. مقیاس‌پذیری سیستم‌های LLM
• 81. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از LLMs
• 82. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی LLMs
• 83. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 84. مدل‌های LLM و مسائل اخلاقی
• 85. سوگیری در LLMs
• 86. تفسیرپذیری LLMs
• 87. تأثیر LLMs بر جامعه
• 88. آینده LLMs و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
• 89. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 90. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 91. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 92. توسعه ابزارهای کار با LLMs
• 93. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 94. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 95. ملاحظات حقوقی و نظارتی در استفاده از LLMs
• 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 97. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 98. تولید محتوای آموزشی با LLMs
• 99. شخصی‌سازی تجربه کاربری با LLMs
• 100. تحلیل داده‌های متنی حجیم با LLMs