اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های تبدیل‌کننده (Transformers) برای پردازش کارآمد زبان: درک مدل BLT متای ای.آی.

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های تبدیل‌کننده (Transformers) برای پردازش کارآمد زبان: درک مدل BLT متای ای.آی.

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 4. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 5. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 6. کلمات پنهان (Word Embeddings)
• 7. روش‌های Word2Vec
• 8. روش‌های GloVe
• 9. روش‌های FastText
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های تبدیل‌کننده (Transformers)
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. خود-توجهی (Self-Attention)
• 13. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 14. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Architecture)
• 15. توکن‌سازی (Tokenization)
• 16. توکن‌سازی بایت-سطح (Byte-Level Tokenization)
• 17. مدل‌های تبدیل‌کننده بایت-نهان (Byte Latent Transformers - BLT)
• 18. معماری BLT
• 19. مراحل آموزش BLT
• 20. داده‌های آموزشی برای BLT
• 21. تنظیم ابرپارامترها در BLT
• 22. ارزیابی مدل‌های BLT
• 23. کاربردهای BLT در پردازش زبان طبیعی
• 24. ترجمه ماشینی با BLT
• 25. خلاصه‌سازی متن با BLT
• 26. پاسخ به پرسش با BLT
• 27. تولید متن با BLT
• 28. تحلیل احساسات با BLT
• 29. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با BLT
• 30. شناسایی روابط معنایی با BLT
• 31. مدل‌سازی زبان با BLT
• 32. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 34. معماری GPT
• 35. معماری BERT
• 36. معماری RoBERTa
• 37. معماری T5
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 39. روش‌های تنظیم دقیق
• 40. تنظیم دقیق با دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 41. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
• 42. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 43. خلاقیت در تولید متن
• 44. کمک به برنامه‌نویسان
• 45. تحلیل داده‌های متنی
• 46. پشتیبانی مشتری با مدل‌های زبان
• 47. آموزش و یادگیری با مدل‌های زبان
• 48. محدودیت‌های مدل‌های زبان بزرگ
• 49. سوگیری در مدل‌های زبان
• 50. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبان
• 51. اخلاق در هوش مصنوعی
• 52. هوش مصنوعی مسئولانه
• 53. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 54. کاربرد هوش مصنوعی در علوم اسلامی
• 55. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 56. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 57. مدل‌های زبان فارسی
• 58. تکنیک‌های بهبود مدل‌های زبان فارسی
• 59. کاربرد BLT در زبان فارسی
• 60. آموزش مدل‌های زبان فارسی با BLT
• 61. ارزیابی مدل‌های زبان فارسی
• 62. تولید محتوای اسلامی با هوش مصنوعی
• 63. تحلیل متون دینی با هوش مصنوعی
• 64. کمک به پژوهشگران علوم دینی
• 65. تولید پاسخ‌های شرعی با هوش مصنوعی
• 66. مدیریت دانش اسلامی با هوش مصنوعی
• 67. ترجمه متون دینی
• 68. خلاصه‌سازی متون دینی
• 69. تحلیل مفاهیم قرآنی
• 70. تحلیل احادیث
• 71. استخراج احکام شرعی
• 72. مدل‌های زبانی در خدمت دین
• 73. هوش مصنوعی و سبک زندگی اسلامی
• 74. آموزش اخلاق اسلامی با هوش مصنوعی
• 75. نقد و بررسی رویکردهای غربی در هوش مصنوعی
• 76. چارچوب‌های اخلاقی اسلامی برای هوش مصنوعی
• 77. فناوری‌های نوین در پردازش زبان
• 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 79. یادگیری چند-وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 80. یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
• 81. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 82. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 83. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 84. پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های موبایل
• 85. پردازش زبان طبیعی در لبه (Edge AI)
• 86. مباحث پیشرفته در تبدیل‌کننده‌ها
• 87. معماری‌های کارآمدتر تبدیل‌کننده
• 88. تبدیل‌کننده‌های اسپارس (Sparse Transformers)
• 89. تبدیل‌کننده‌های خطی (Linear Transformers)
• 90. تبدیل‌کننده‌های پراکنده (Performer)
• 91. تبدیل‌کننده‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Transformers)
• 92. مدل‌های BLT و بهینه‌سازی حافظه
• 93. کارایی محاسباتی BLT
• 94. مقایسه BLT با سایر مدل‌های تبدیل‌کننده
• 95. آینده پردازش زبان طبیعی
• 96. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 97. هوش مصنوعی و جامعه
• 98. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده شغلی
• 99. هوش مصنوعی و نظام خانواده
• 100. هوش مصنوعی و حکمرانی