اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تولید محتوای خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ (GPT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید محتوای خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ (GPT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر و دلایل موفقیت آن
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 6. انواع مدل‌های زبانی
• 7. نحوه کارکرد مدل‌های زبانی
• 8. آموزش مدل‌های زبانی
• 9. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش LLMs
• 10. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 11. توکن‌سازی و روش‌های مختلف آن
• 12. مدل‌های Embeddings و اهمیت آن‌ها
• 13. Word2Vec و GloVe
• 14. آشنایی با مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 15. مکانیسم Attention و انواع آن
• 16. Encoder-Decoder Architecture
• 17. مدل‌های GPT و معماری آن‌ها
• 18. آموزش مدل‌های زبانی پایه (Pre-training)
• 19. فرایند Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 20. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 21. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 22. مقدمه‌ای بر تولید فیلمنامه
• 23. اصول داستان‌نویسی
• 24. ساختار فیلمنامه
• 25. شخصیت‌پردازی در فیلمنامه
• 26. دیالوگ‌نویسی
• 27. تولید ایده اولیه برای فیلمنامه
• 28. تبدیل ایده به طرح داستانی
• 29. استفاده از مدل‌های زبانی برای ایده پردازی
• 30. تولید پیش‌نویس اولیه فیلمنامه
• 31. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت مدل
• 32. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
• 33. خلق شخصیت‌های داستانی با LLMs
• 34. توسعه پلات خطوط داستانی
• 35. نوشتن صحنه‌ها و سکانس‌ها
• 36. ایجاد تنش و تعلیق در فیلمنامه
• 37. استفاده از مدل‌های زبانی برای بسط دیالوگ‌ها
• 38. بازنویسی و پالایش فیلمنامه
• 39. تولید ژانرهای مختلف فیلمنامه
• 40. فیلمنامه کمدی و تکنیک‌های آن
• 41. فیلمنامه درام و عمق‌بخشی به شخصیت‌ها
• 42. فیلمنامه علمی-تخیلی و خلق دنیاهای جدید
• 43. فیلمنامه فانتزی و موجودات خیالی
• 44. فیلمنامه جنایی و رمزآلود
• 45. فیلمنامه تاریخی و دقت در جزئیات
• 46. فیلمنامه اقتباسی و چالش‌های آن
• 47. استفاده از LLMs برای خلاصه‌نویسی فیلمنامه‌ها
• 48. تولید خلاصه داستان (Synopsis)
• 49. تولید طرح کلی (Treatment)
• 50. تولید Logline و Pitch
• 51. بررسی ساختار فیلمنامه‌های موفق
• 52. تحلیل شخصیت‌های ماندگار در سینما
• 53. کاربرد هوش مصنوعی در مرحله پیش‌تولید
• 54. هوش مصنوعی در نگارش فیلمنامه
• 55. هوش مصنوعی در انتخاب بازیگر (ملاحظات اخلاقی)
• 56. هوش مصنوعی در طراحی صحنه و لباس
• 57. هوش مصنوعی در تدوین (ملاحظات اخلاقی)
• 58. هوش مصنوعی در جلوه‌های ویژه
• 59. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا
• 60. حفظ حقوق خالقان اثر
• 61. ملاحظات فرهنگی در تولید محتوا
• 62. مطابقت با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 63. اصول نگارش محتوای آموزشی
• 64. اهمیت دقت و صحت در محتوای علمی
• 65. رویکرد اسلامی در تولید محتوا
• 66. بکارگیری واژگان مناسب و محترمانه
• 67. پرهیز از هرگونه محتوای مغایر با شرع
• 68. تولید محتوای سازنده و مفید
• 69. کاربردهای مدل‌های زبانی در آموزش
• 70. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 71. استفاده از LLMs در شبیه‌سازی‌های آموزشی
• 72. آموزش مفاهیم پیچیده با کمک LLMs
• 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
• 74. تفاوت مدل‌های زبانی و مدل‌های مولد تصویر
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 76. تولید سناریو برای انیمیشن
• 77. تولید متن برای بازی‌های رایانه‌ای
• 78. تولید محتوای تعاملی
• 79. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی خلاق
• 80. چالش‌های پیش رو در حوزه LLMs
• 81. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از AI
• 82. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 83. اهمیت داده‌های فارسی در آموزش LLMs
• 84. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 85. روش‌های سنجش دقت و خلاقیت
• 86. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 87. تولید محتوای تخصصی با LLMs
• 88. مدل‌های زبانی برای نگارش علمی
• 89. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 90. هوش مصنوعی و آینده خلاقیت انسانی
• 91. دستیارهای هوشمند برای نویسندگان
• 92. تولید محتوای متناسب با مخاطب
• 93. اهمیت بازخورد در بهبود مدل‌های زبانی
• 94. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 95. حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 96. آینده شغلی مرتبط با LLMs