دوره تکنیک‌های مدرن بصری‌سازی و تفسیر LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های مدرن بصری‌سازی و تفسیر LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات LLMs
• 3. مکانیزم توجه: قلب پردازش زبان طبیعی
• 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ: از GPT تا BERT
• 5. تاریخچه و سیر تکاملی LLMs
• 6. کاربردهای اصلی LLMs در پردازش متن
• 7. تولید متن: خلاقیت و انسجام در خروجی
• 8. خلاصه‌سازی متن: استخراج اطلاعات کلیدی
• 9. ترجمه ماشینی: فراتر از ترجمه تحت‌اللفظی
• 10. پاسخ به سوالات: درک و بازیابی اطلاعات
• 11. تحلیل احساسات: درک دیدگاه‌ها و نظرات
• 12. طبقه‌بندی متن: سازماندهی و دسته‌بندی اطلاعات
• 13. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER): شناسایی اشخاص، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 14. استخراج رابطه: درک ارتباط بین موجودیت‌ها
• 15. مدل‌سازی موضوع: کشف مضامین پنهان در متن
• 16. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 17. تولید کد: خودکارسازی فرآیند برنامه‌نویسی
• 18. اشکال‌زدایی کد: یافتن و رفع خطاها
• 19. توضیح کد: درک منطق برنامه‌ها
• 20. مستندسازی خودکار کد: ایجاد راهنمای برنامه‌ها
• 21. تحلیل کد: ارزیابی کیفیت و امنیت
• 22. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های LLMs
• 23. نمایش توزیع کلمات و ان‌گرام‌ها
• 24. بصری‌سازی بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 25. نمودارهای شبکه‌ای برای نمایش روابط
• 26. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) برای تحلیل توجه
• 27. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای خوشه‌بندی
• 28. بصری‌سازی تاریخچه و تکامل مدل‌ها
• 29. نمایش ساختار لایه‌های ترنسفورمر
• 30. بصری‌سازی مکانیزم توجه در عمل
• 31. نمایش خروجی‌های تولیدی مدل در طول زمان
• 32. بصری‌سازی ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 33. تفسیرپذیری LLMs: چرا و چگونه؟
• 34. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. نیاز به تفسیر LLMs در کاربردهای حساس
• 36. روش‌های تفسیرپذیری مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
• 37. تفسیرپذیری مبتنی بر شهود (Intuitiveness)
• 38. تفسیرپذیری مبتنی بر نمونه (Example-based)
• 39. تفسیرپذیری مبتنی بر مدل جایگزین (Surrogate Models)
• 40. تکنیک‌های LIME و SHAP برای LLMs
• 41. کاربرد LIME در تفسیر خروجی‌های LLM
• 42. کاربرد SHAP برای درک سهم هر کلمه
• 43. بصری‌سازی نتایج LIME و SHAP
• 44. تحلیل حساسیت ورودی‌ها به خروجی
• 45. بصری‌سازی تأثیر کلمات بر پیش‌بینی مدل
• 46. تفسیرپذیری در مدل‌های ترنسفورمر
• 47. تحلیل وزن‌های مکانیزم توجه
• 48. نقش لایه‌های پنهان در تصمیم‌گیری مدل
• 49. بصری‌سازی مسیر پردازش اطلاعات در ترنسفورمر
• 50. شناسایی الگوهای یادگرفته شده توسط مدل
• 51. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 52. ایجاد محتوای آموزشی سفارشی
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 54. ارزیابی خودکار تکالیف و امتحانات
• 55. شبیه‌سازی مکالمات آموزشی
• 56. تولید تمرین و مثال‌های متنوع
• 57. کاربرد LLMs در پژوهش علمی
• 58. جستجوی پیشرفته مقالات علمی
• 59. تحلیل حجم وسیعی از داده‌های تحقیقاتی
• 60. کمک به فرضیه‌سازی و طراحی آزمایش
• 61. شناسایی شکاف‌های تحقیقاتی
• 62. تولید پیش‌نویس مقالات علمی
• 63. کاربرد LLMs در تولید محتوای خلاقانه
• 64. نوشتن داستان، شعر و نمایشنامه
• 65. ایجاد سناریو برای بازی‌ها و فیلم‌ها
• 66. تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
• 67. کمک به آهنگسازی و ترانه‌سرایی
• 68. طراحی ایده‌های نوآورانه
• 69. چالش‌ها و محدودیت‌های LLMs
• 70. داده‌های مغرضانه (Biased Data) و تأثیر آن
• 71. سوگیری‌های اخلاقی و اجتماعی در مدل‌ها
• 72. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 73. مصرف بالای منابع محاسباتی
• 74. چالش‌های مربوط به راستی‌آزمایی و اطمینان از صحت خروجی
• 75. مقابله با اطلاعات نادرست (Misinformation) و اخبار جعلی (Fake News)
• 76. چالش‌های قانونی و اخلاقی در استفاده از LLMs
• 77. آینده LLMs و روندهای پیش رو
• 78. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 79. یادگیری تقویتی برای بهبود عملکرد
• 80. تمرکز بر تفسیرپذیری و قابلیت اطمینان
• 81. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی‌تر
• 82. مدل‌های زبانی تخصصی (Domain-Specific LLMs)
• 83. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای وظایف خاص
• 84. ارزیابی مدل‌های زبانی در کاربردهای عملی
• 85. مطالعه موردی: LLMs در پزشکی
• 86. مطالعه موردی: LLMs در حقوق
• 87. مطالعه موردی: LLMs در علوم اجتماعی
• 88. مطالعه موردی: LLMs در آموزش و پرورش
• 89. بصری‌سازی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 90. نمایش جریان داده در لایه‌های ترنسفورمر
• 91. مقایسه معماری‌های مختلف LLM
• 92. بصری‌سازی تأثیر پارامترهای مدل
• 93. تفسیر نتایج ارزیابی مدل‌ها
• 94. بصری‌سازی چالش‌های اخلاقی LLMs
• 95. نمایش نمونه‌های سوگیری در خروجی مدل
• 96. بصری‌سازی تأثیر داده‌های آموزشی بر مدل
• 97. ارزیابی ریسک‌های امنیتی LLMs
• 98. بصری‌سازی روند پیشرفت LLMs در طول زمان