اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و تکنیک‌های مقدماتی تولید متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و تکنیک‌های مقدماتی تولید متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 5. لایه توجه (Attention Mechanism)
• 6. نقش توکن‌سازی در مدل‌های زبانی
• 7. انواع توکن‌سازها و کاربردهای آن‌ها
• 8. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر فرکانس
• 10. مدل‌های زبانی آماری
• 11. مدل‌های زبانی عصبی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 15. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 16. پاکسازی متن و حذف نویز
• 17. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی
• 18. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 19. شناسایی و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 20. تکنیک‌های نمایش متن (Text Representation)
• 21. نمایش کیسه‌ای کلمات (Bag-of-Words)
• 22. TF-IDF و کاربردهای آن
• 23. مدل‌های زبانی پیش‌رونده (Autoregressive Models)
• 24. مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional Models)
• 25. معماری GPT و خانواده آن
• 26. معماری BERT و خانواده آن
• 27. مبانی تولید متن با مدل‌های زبانی
• 28. فرایند نمونه‌برداری در تولید متن
• 29. روش‌های نمونه‌برداری (Greedy, Beam Search)
• 30. پارامترهای کنترل تولید متن (Temperature, Top-k)
• 31. تنظیمات پیشرفته تولید متن
• 32. مفهوم پرامپت (Prompt) در مدل‌های زبانی
• 33. انواع پرامپت‌ها و طراحی آن‌ها
• 34. پرامپت‌های صفر-شات (Zero-shot)
• 35. پرامپت‌های چند-شات (Few-shot)
• 36. بهینه‌سازی پرامپت (Prompt Optimization)
• 37. تکنیک‌های مهندسی پرامپت
• 38. پرامپت‌های دستوری و سوالی
• 39. پرامپت‌های خلاقانه و روایی
• 40. پرامپت‌های مبتنی بر الگو
• 41. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید محتوا
• 42. تولید مقاله و گزارش
• 43. تولید شعر و داستان
• 44. تولید محتوای تبلیغاتی
• 45. تولید پاسخ به سوالات متداول
• 46. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 47. مبانی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 48. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 49. تنظیم دقیق با داده‌های کم
• 50. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها
• 51. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 52. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 53. Perplexity و کاربردهای آن
• 54. BLEU Score و کاربردهای آن
• 55. ROUGE Score و کاربردهای آن
• 56. METEOR Score و کاربردهای آن
• 57. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌ها
• 58. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 59. شناسایی و کاهش سوگیری
• 60. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 62. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 63. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 64. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای پژوهشی
• 65. مدل‌های زبانی در پردازش تصویر
• 66. مدل‌های زبانی در پردازش صدا
• 67. مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 69. مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 70. مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 71. مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 72. مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوالات
• 73. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 74. پرامپت‌های زنجیره فکری (Chain-of-Thought)
• 75. پرامپت‌های مبتنی بر استدلال
• 76. پرامپت‌های برای وظایف پیچیده
• 77. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های مدل‌های زبانی
• 78. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد (Hugging Face)
• 79. استفاده از API مدل‌های زبانی
• 80. ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 81. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 82. پیشرفت‌های آتی در معماری مدل‌ها
• 83. کاربردهای جدید و نوآورانه
• 84. چالش‌های پیش رو در توسعه و استفاده
• 85. نکات پایانی در استفاده موثر از مدل‌های زبانی
• 86. مدیریت انتظارات از مدل‌های زبانی
• 87. اصول اخلاقی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 88. چکیده مباحث و جمع‌بندی کلی