دوره طراحی سیستم‌های بهینه‌سازی مسیر دوچرخه‌سواری با LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب طراحی سیستم‌های بهینه‌سازی مسیر دوچرخه‌سواری با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه و کلیات
• 2. مقدمه بر بهینه‌سازی مسیر دوچرخه‌سواری
• 3. اهمیت بهینه‌سازی مسیر برای دوچرخه‌سواران
• 4. چالش‌های موجود در بهینه‌سازی مسیر سنتی
• 5. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 6. کاربرد LLMs در حوزه‌های مختلف
• 7. چرا LLMs برای بهینه‌سازی مسیر دوچرخه‌سواری مناسب هستند؟
• 8. اهداف دوره آموزشی
• 9. ساختار کلی دوره
• 10. پیش‌نیازهای دوره
• 11. مروری بر مفاهیم پایه دوچرخه‌سواری
• 12. انواع دوچرخه‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 13. تجهیزات ضروری برای دوچرخه‌سواری
• 14. نکات ایمنی در دوچرخه‌سواری
• 15. قوانین و مقررات مربوط به دوچرخه‌سواری
• 16. مفاهیم پایه در طراحی مسیر
• 17. عناصر کلیدی در یک مسیر دوچرخه‌سواری
• 18. عوامل مؤثر بر انتخاب مسیر
• 19. مفهوم بهینه‌سازی
• 20. انواع مسائل بهینه‌سازی
• 21. معیارهای بهینه‌سازی در دوچرخه‌سواری
• 22. مبانی GIS و داده‌های مکانی
• 23. مقدمه بر سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 24. انواع داده‌های مکانی (برداری، رستری)
• 25. منابع داده‌های مکانی برای مسیر دوچرخه‌سواری (نقشه‌ها، GPS)
• 26. نحوه کار با داده‌های مکانی در Python (GeoPandas, Shapely)
• 27. مفاهیم پایه در شبکه‌های حمل و نقل
• 28. گراف و مفاهیم آن (گره، یال)
• 29. انواع گراف‌ها (جهت‌دار، بدون جهت)
• 30. مسیر در گراف
• 31. کوتاه‌ترین مسیر در گراف (الگوریتم دایکسترا، A*)
• 32. مقدمه بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 33. معرفی LLMs و تاریخچه آن‌ها
• 34. معماری‌های رایج LLM (Transformer, GPT)
• 35. نحوه آموزش LLMs
• 36. قابلیت‌های LLMs (تولید متن، درک زبان)
• 37. محدودیت‌های LLMs
• 38. اصول اولیه مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 39. مفهوم پرامپت
• 40. انواع پرامپت
• 41. تکنیک‌های نوشتن پرامپت مؤثر
• 42. ارزیابی پرامپت
• 43. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی (NLU)
• 44. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 45. استخراج رابطه
• 46. تحلیل احساسات
• 47. خلاصه‌سازی متن
• 48. کاربرد LLMs در تولید زبان طبیعی (NLG)
• 49. تولید متن خلاقانه
• 50. ترجمه ماشینی
• 51. پاسخ به سوالات
• 52. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای LLMs
• 53. پاکسازی متن
• 54. توکنیزاسیون
• 55. حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
• 56. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 57. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 58. مفهوم Word2Vec, GloVe
• 59. استفاده از بردارهای کلمه در مدل‌های زبانی
• 60. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در عمل
• 61. معرفی مدل‌های LLM متن‌باز و تجاری
• 62. نحوه دسترسی به APIهای LLM
• 63. تنظیم پارامترهای مدل (Temperature, Top-k, Top-p)
• 64. مقدمه بر طراحی سیستم‌های بهینه‌سازی مسیر دوچرخه‌سواری با LLMs
• 65. چالش‌های ادغام LLMs با سیستم‌های مسیریابی
• 66. رویکردهای ممکن برای ادغام LLMs
• 67. معرفی معماری پیشنهادی سیستم
• 68. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مرتبط با دوچرخه‌سواری
• 69. داده‌های نقشه (مسیرهای موجود، اطلاعات جاده)
• 70. داده‌های ترافیک و ایمنی
• 71. داده‌های آب و هوا
• 72. داده‌های ترجیحات دوچرخه‌سواران (شیب، منظره، شلوغی)
• 73. جمع‌آوری داده‌های متنی مرتبط با مسیرها (نظرات کاربران، توضیحات)
• 74. استفاده از LLMs برای غنی‌سازی داده‌های مکانی
• 75. استخراج اطلاعات از متن برای ویژگی‌های مسیر
• 76. توصیف مسیرها بر اساس متن
• 77. شناسایی نقاط مورد علاقه در مسیر
• 78. استفاده از LLMs برای درک ترجیحات کاربر
• 79. پردازش زبان طبیعی برای درک درخواست‌های کاربر
• 80. شناسایی معیارهای بهینه‌سازی از متن
• 81. استخراج محدودیت‌ها و اولویت‌ها
• 82. طراحی پرامپت برای درخواست‌های مسیریابی
• 83. تولید مسیرهای اولیه با استفاده از الگوریتم‌های سنتی
• 84. مقدمه بر الگوریتم‌های مسیریابی (Dijkstra, A*)
• 85. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی در Python
• 86. استفاده از کتابخانه‌های مسیریابی (OSMnx, NetworkX)
• 87. تلفیق LLMs با الگوریتم‌های مسیریابی
• 88. استفاده از LLMs برای تنظیم وزن یال‌ها در گراف
• 89. مدل‌سازی ترجیحات پیچیده با LLMs
• 90. تنظیم وزن بر اساس ویژگی‌های استخراج شده از متن
• 91. بهینه‌سازی چندهدفه با کمک LLMs
• 92. استفاده از LLMs برای تولید مسیرهای جایگزین
• 93. ارزیابی و رتبه‌بندی مسیرهای تولید شده
• 94. فیلتر کردن مسیرهای نامناسب با استفاده از LLMs
• 95. تولید توضیحات متنی برای مسیرهای پیشنهادی
• 96. ایجاد مسیرهای سفارشی بر اساس ترجیحات کاربر
• 97. طراحی رابط کاربری برای تعامل با سیستم
• 98. دریافت ورودی از کاربر (مبدا، مقصد، ترجیحات)
• 99. نمایش مسیرهای پیشنهادی
• 100. ارائه توضیحات متنی برای هر مسیر