اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در فناوری اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در فناوری اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: 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. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی
• 6. معرفی مدل‌های زبانی (Language Models)
• 7. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (Count-based Models)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی (Predictive Models)
• 10. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 12. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 13. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری ترانسفورمر (Transformer Architecture)
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 17. توکن‌سازی (Tokenization)
• 18. مدل‌های پیش‌آموزش‌داده شده (Pre-trained Models)
• 19. مفاهیم اساسی در LLMs
• 20. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. تابع هزینه (Loss Function)
• 22. بهینه‌سازی (Optimization)
• 23. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 24. معماری‌های رایج LLMs: GPT، BERT، T5
• 25. آشنایی با GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 26. آشنایی با BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 27. آشنایی با T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 28. تفاوت‌ها و شباهت‌های معماری‌های LLMs
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. تولید متن (Text Generation)
• 31. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 32. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 33. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 34. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 35. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 36. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 37. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 38. تکمیل کد (Code Completion)
• 39. تولید کد (Code Generation)
• 40. کاربردهای LLMs در فناوری اطلاعات
• 41. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 42. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی (Chatbots and Virtual Assistants)
• 43. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 44. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی (Text Data Analytics)
• 45. پردازش زبان طبیعی در عمل
• 46. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم مبتنی بر LLM
• 47. انتخاب مدل مناسب LLM
• 48. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 49. ارزیابی عملکرد مدل
• 50. متریک‌های ارزیابی LLMs
• 51. چالش‌ها و محدودیت‌های LLMs
• 52. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ (Bias in LLMs)
• 53. تولید محتوای غیرواقعی یا گمراه‌کننده (Hallucinations)
• 54. مسائل اخلاقی در LLMs
• 55. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 56. مدل‌های زبانی بزرگ و حاکمیت داده
• 57. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 58. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و فناوری‌های مالی
• 59. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
• 60. استانداردهای ایمنی در تولید محتوای آموزشی
• 61. اصول اخلاقی در استفاده از فناوری اطلاعات
• 62. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 63. نقش LLMs در تست نرم‌افزار
• 64. استفاده از LLMs برای مستندسازی کد
• 65. توسعه رابط‌های کاربری با کمک LLMs
• 66. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 67. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ قابل تفسیر (Interpretable LLMs)
• 69. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد (Efficient LLMs)
• 70. یادگیری مستمر (Continual Learning) در LLMs
• 71. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 72. مسیرهای شغلی در حوزه LLMs
• 73. نقش متخصصان فناوری اطلاعات در عصر LLMs
• 74. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم
• 75. فرصت‌های شغلی در شرکت‌های دانش‌بنیان
• 76. کارآفرینی در حوزه LLMs
• 77. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 78. پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده با استفاده از LLM
• 79. تولید خلاصه خودکار برای مقالات علمی
• 80. سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر مستندات داخلی
• 81. تحلیل احساسات نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 82. مدل‌سازی زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 83. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل LLM برای وظیفه خاص
• 84. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط (Hugging Face Transformers)
• 85. استفاده از TensorFlow و PyTorch برای LLMs
• 86. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 87. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 88. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 89. ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها
• 90. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 91. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 92. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 93. مدل‌های زبانی و دانش جهانی (World Knowledge)
• 94. مدل‌های زبانی و استدلال (Reasoning)
• 95. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 96. تحلیل متون پزشکی و مقالات علمی
• 97. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 98. تولید گزارش‌های پزشکی
• 99. کاربرد LLMs در حوزه آموزش
• 100. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده