اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): مبانی، معماری و کاربردهای نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): مبانی، معماری و کاربردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های سنتی مدل‌های زبانی
• 5. مفهوم واژگان و توکن‌سازی
• 6. بردار کلمات و نمایش معنایی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (LSTM)
• 9. واحد بازخورد گیت‌دار (GRU)
• 10. محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 11. معرفی معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. توجه خودی (Self-Attention)
• 14. لایه انکودر و دیکودر
• 15. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. مدل‌های مبتنی بر انکودر-دیکودر
• 19. مدل‌های مبتنی بر انکودر
• 20. مدل‌های مبتنی بر دیکودر
• 21. معماری GPT
• 22. معماری BERT
• 23. معماری T5
• 24. معماری Llama
• 25. معماری Mistral
• 26. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. داده‌های آموزشی برای LLMs
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها
• 29. تکنیک‌های آموزش اولیه (Pre-training)
• 30. آموزش با نظارت (Supervised Learning)
• 31. آموزش بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 32. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 34. آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
• 35. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. معیارهای ارزیابی سنتی
• 37. معیارهای ارزیابی مبتنی بر تسک
• 38. دقت (Accuracy)
• 39. امتیاز F1
• 40. امتیاز BLEU
• 41. امتیاز ROUGE
• 42. امتیاز Perplexity
• 43. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. تولید متن
• 45. خلاصه‌سازی متن
• 46. ترجمه ماشینی
• 47. پاسخ به پرسش
• 48. تحلیل احساسات
• 49. طبقه‌بندی متن
• 50. استخراج اطلاعات
• 51. تولید کد
• 52. کاربردهای خلاقانه LLMs
• 53. ساخت چت‌بات‌ها
• 54. سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. دستیارهای هوشمند
• 56. کاربردهای درمانی و توانبخشی
• 57. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 58. کاربرد در پژوهش علمی
• 59. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 61. سوگیری‌های اخلاقی و اجتماعی
• 62. افزایش اندازه مدل‌ها
• 63. هزینه‌های محاسباتی
• 64. مصرف انرژی
• 65. مسائل امنیتی و حریم خصوصی
• 66. تولید اطلاعات نادرست (Hallucinations)
• 67. کنترل خروجی مدل‌ها
• 68. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 69. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان
• 70. تأثیر بر بازار کار
• 71. قوانین و مقررات مربوط به LLMs
• 72. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 73. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 74. مدل‌های زبانی تعاملی
• 75. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
• 76. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 77. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 78. مدل‌های زبانی با قابلیت تفسیرپذیری
• 79. نوآوری در معماری‌ها
• 80. پیشرفت در تکنیک‌های آموزش
• 81. کاربردهای نوین در صنایع مختلف
• 82. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 83. کاربرد در حوزه مالی و بانکی
• 84. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی
• 85. کاربرد در حوزه آموزش عالی
• 86. کاربرد در حوزه رسانه و تبلیغات
• 87. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
• 88. مبانی اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 89. چارچوب‌های اخلاقی در ایران
• 90. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 91. پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی
• 92. اهمیت داده‌های پاک و بی‌طرف
• 93. توسعه مسئولانه مدل‌های زبانی
• 94. آینده هوش مصنوعی و نقش LLMs در آن
• 95. مدل‌های زبانی آینده‌نگر