اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته و کاربردهای نوین آن‌ها (بر اساس ChatGPT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته و کاربردهای نوین آن‌ها (بر اساس ChatGPT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و سیر تحول آن
• 2. تعریف و مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 3. مروری بر تاریخچه هوش مصنوعی
• 4. انواع هوش مصنوعی: ضعیف، قوی و ابرهوش
• 5. یادگیری ماشین: اصول و مبانی
• 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
• 8. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی: نورون، لایه، تابع فعال‌سازی
• 9. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی و پس‌انتشار خطا
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردهای آن
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
• 12. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم و اهداف
• 13. تاریخچه پردازش زبان طبیعی
• 14. وظایف اصلی پردازش زبان طبیعی: تحلیل، تولید، ترجمه
• 15. مدل‌های زبانی: از مدل‌های آماری تا مدل‌های عصبی
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): ظهور و اهمیت
• 17. معماری ترنسفورمر (Transformer) و نقش آن در LLMs
• 18. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های ترنسفورمر
• 19. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 20. روش‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 22. مقدمه‌ای بر ChatGPT
• 23. معماری و نحوه عملکرد ChatGPT
• 24. آموزش ChatGPT: رویکردها و چالش‌ها
• 25. کاربردهای ChatGPT در تولید متن
• 26. خلاصه‌سازی متن با ChatGPT
• 27. ترجمه ماشینی با ChatGPT
• 28. پاسخ به پرسش با ChatGPT
• 29. تولید محتوای خلاقانه با ChatGPT
• 30. ربات‌های گفتگو (Chatbots) مبتنی بر LLMs
• 31. طراحی و توسعه ربات‌های گفتگو
• 32. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 33. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLMs
• 34. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 35. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 36. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 37. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 38. روندهای نوظهور در LLMs
• 39. کاربردهای پیشرفته LLMs در حوزه‌های مختلف
• 40. LLMs در آموزش و پژوهش
• 41. LLMs در صنعت و کسب‌وکار
• 42. LLMs در سلامت و پزشکی
• 43. LLMs در امور حقوقی و قضایی
• 44. LLMs در رسانه و ارتباطات
• 45. LLMs و چالش‌های هوش مصنوعی در ایران
• 46. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 47. ظرفیت‌های بومی‌سازی LLMs در ایران
• 48. کاربرد LLMs در توسعه زبان فارسی
• 49. چالش‌های زبانی در پردازش زبان فارسی
• 50. معرفی مدل‌های زبانی فارسی
• 51. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان فارسی
• 52. اهمیت داده‌های زبانی بومی
• 53. داده‌کاوی و تحلیل متن در زبان فارسی
• 54. استفاده از LLMs برای تحلیل متون تاریخی و ادبی فارسی
• 55. کاربرد LLMs در آموزش زبان فارسی به غیرفارسی‌زبانان
• 56. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 57. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 58. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 59. ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها
• 60. کاربرد مهندسی پرامپت در ChatGPT
• 61. پرامپت‌نویسی برای وظایف مختلف
• 62. نمونه‌های موفق پرامپت‌نویسی
• 63. چالش‌های مهندسی پرامپت
• 64. اخلاق در مهندسی پرامپت
• 65. آینده مهندسی پرامپت
• 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 67. انواع مدل‌های مولد: GANs, VAEs
• 68. کاربرد مدل‌های مولد در تولید تصویر
• 69. کاربرد مدل‌های مولد در تولید صدا
• 70. کاربرد مدل‌های مولد در تولید متن (LLMs)
• 71. تفاوت مدل‌های مولد و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 72. چالش‌های مدل‌های مولد
• 73. اصول تولید محتوای ایمن و اخلاقی با مدل‌های مولد
• 74. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در ایران
• 75. ظرفیت‌های هوش مصنوعی مولد در ایران
• 76. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع خلاق ایران
• 77. چالش‌های حقوقی و اخلاقی هوش مصنوعی مولد در ایران
• 78. آینده هوش مصنوعی مولد و نقش آن در توسعه کشور
• 79. مروری بر مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 80. شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های نوین
• 81. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 82. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صدا
• 83. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 84. مفاهیم یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 85. کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق
• 86. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در حکمرانی
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خدمات عمومی
• 88. هوش مصنوعی و تحول دیجیتال در سازمان‌های دولتی
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حکمرانی
• 90. راهکارهای توسعه هوش مصنوعی در ایران
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده