اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تار و پود معنا: تفسیرپذیری برای درک عمیق‌تر LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تار و پود معنا: تفسیرپذیری برای درک عمیق‌تر LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری تفسیرپذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. ساختار کلی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. کاربردها و قابلیت‌های LLMs
• 5. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
• 6. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 7. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای LLMs
• 8. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 10. لایه رمزگذار (Encoder Layer)
• 11. لایه رمزگشا (Decoder Layer)
• 12. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
• 14. توکنیزه کردن (Tokenization)
• 15. واژگان و فضاهای واژگانی
• 16. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 17. مدل‌های زبانی سنتی (N-grams)
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 19. معماری‌های پیشین ترنسفورمر
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 22. واحدهای بازگشتی گریه (GRU)
• 23. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 24. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 25. BERT و معماری آن
• 26. GPT و معماری آن
• 27. سایر مدل‌های ترنسفورمر (RoBERTa, XLNet)
• 28. آموزش اولیه (Pre-training) LLMs
• 29. داده‌های عظیم برای پیش‌آموزش
• 30. وظایف پیش‌آموزش (Masked Language Modeling)
• 31. پیش‌آموزش خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 33. وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
• 34. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 35. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 36. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 37. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 38. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 39. مفاهیم تفسیرپذیری (Interpretability)
• 40. چرا تفسیرپذیری مهم است؟
• 41. انواع تفسیرپذیری (داخلی و خارجی)
• 42. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. روش‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-based)
• 44. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 45. سهم ویژگی‌ها در پیش‌بینی
• 46. روش‌های مبتنی بر مثال (Example-based)
• 47. مثال‌های تأثیرگذار (Influential Examples)
• 48. مثال‌های متضاد (Adversarial Examples)
• 49. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based)
• 50. تحلیل لایه‌ها و نورون‌ها
• 51. نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
• 52. تکنیک‌های بصری‌سازی (Visualization Techniques)
• 53. نقشه‌های حساسیت (Saliency Maps)
• 54. تکنیک‌های LIME و SHAP
• 55. کاربرد LIME در LLMs
• 56. کاربرد SHAP در LLMs
• 57. تفسیرپذیری در معماری ترنسفورمر
• 58. تحلیل مکانیزم توجه
• 59. اهمیت توجه بین توکن‌ها
• 60. بصری‌سازی ماتریس‌های توجه
• 61. تفسیرپذیری در لایه‌های مختلف
• 62. تفسیرپذیری در مدل‌های BERT
• 63. تفسیر لایه‌های پنهان BERT
• 64. تفسیر لایه‌های خروجی BERT
• 65. تفسیرپذیری در مدل‌های GPT
• 66. تفسیر تولید متن در GPT
• 67. تفسیر پاسخ به پرسش در GPT
• 68. چالش‌های تفسیرپذیری در LLMs
• 69. پیچیدگی مدل‌های بزرگ
• 70. مقیاس‌پذیری روش‌های تفسیرپذیری
• 71. ارزیابی روش‌های تفسیرپذیری
• 72. اعتبار سنجی تفسیرپذیری
• 73. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 74. سوگیری (Bias) در LLMs
• 75. شناسایی و کاهش سوگیری
• 76. عدالت (Fairness) در LLMs
• 77. شفافیت (Transparency) در LLMs
• 78. کاربردهای تفسیرپذیری در عمل
• 79. بهبود عملکرد مدل‌ها
• 80. عیب‌یابی و رفع خطا
• 81. افزایش اعتماد کاربران
• 82. کمک به توسعه‌دهندگان
• 83. کاربرد در حوزه‌های حساس (با احتیاط)
• 84. کاربرد در علوم پزشکی (با چارچوب رسمی)
• 85. کاربرد در اقتصاد (با چارچوب بانکداری اسلامی)
• 86. کاربرد در مسائل حقوقی (با چارچوب قوانین)
• 87. ملاحظات شرعی و فقهی در تفسیرپذیری
• 88. تفسیرپذیری و احکام شرعی
• 89. مواردی که نیاز به احتیاط شرعی دارند
• 90. تعامل با متخصصان فقهی
• 91. ارزیابی ریسک و انطباق با مقررات
• 92. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 93. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 94. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 95. حدود شرعی در تولید محتوا
• 96. کاربرد در آموزش و پژوهش داخلی
• 97. تفسیرپذیری برای توسعهٔ دانش بومی
• 98. تطبیق با نیازهای آموزشی کشور
• 99. مطالعات موردی داخلی (با رعایت محرمانگی)
• 100. آیندهٔ تفسیرپذیری در LLMs