دوره مبانی آماری و ریاضی پشت مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی آماری و ریاضی پشت مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آمار و احتمال
• 2. مفاهیم پایه احتمال
• 3. متغیرهای تصادفی گسسته
• 4. توزیع‌های گسسته رایج
• 5. متغیرهای تصادفی پیوسته
• 6. توزیع‌های پیوسته رایج
• 7. امید ریاضی و واریانس
• 8. قضایای حد مرکزی
• 9. نمونه‌گیری و توزیع‌های نمونه‌ای
• 10. برآورد پارامترها
• 11. فاصله‌های اطمینان
• 12. آزمون فرض آماری
• 13. آزمون فرض برای میانگین
• 14. آزمون فرض برای نسبت
• 15. تحلیل واریانس یک‌طرفه
• 16. تحلیل واریانس دوطرفه
• 17. رگرسیون خطی ساده
• 18. رگرسیون خطی چندگانه
• 19. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 21. یادگیری نظارت‌شده
• 22. یادگیری بدون نظارت
• 23. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی
• 24. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 25. مدل‌های آماری زبان
• 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 29. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای زبان
• 31. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 32. ترنسفورمرها (Transformers)
• 33. کدگذارها (Encoders) و کدگشاها (Decoders)
• 34. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 35. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 36. آموزش پیش‌نمونه (Pre-training)
• 37. داده‌های مورد استفاده در پیش‌نمونه
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 39. روش‌های تنظیم دقیق
• 40. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 41. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 42. تولید متن
• 43. ترجمه ماشینی
• 44. خلاصه‌سازی متن
• 45. پاسخ به پرسش
• 46. تحلیل احساسات
• 47. طبقه‌بندی متن
• 48. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 49. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 50. مدل‌های زبانی با دانش خارجی
• 51. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 53. معیارهای ارزیابی متن تولید شده
• 54. معیارهای ارزیابی وظایف NLP
• 55. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 56. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 57. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 58. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 59. مدل‌های زبانی و مسائل امنیتی
• 60. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی LLMs
• 61. منابع محاسباتی برای LLMs
• 62. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 63. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 64. مدل‌های زبانی با قابلیت‌های مکالمه‌ای
• 65. مدل‌های زبانی برای وظایف تخصصی
• 66. مدل‌های زبانی در حوزه علوم پزشکی
• 67. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 68. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
• 69. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 70. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 71. تولید تصویر با مدل‌های زبانی
• 72. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 73. تولید موسیقی با مدل‌های زبانی
• 74. تولید ویدئو با مدل‌های زبانی
• 75. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 76. تحولات اخیر در LLMs
• 77. نقش آمار در درک LLMs
• 78. تحلیل آماری خروجی LLMs
• 79. کاربرد مدل‌های آماری در ارزیابی LLMs
• 80. روش‌های آماری برای کاهش سوگیری
• 81. مدل‌سازی احتمالاتی در LLMs
• 82. مفاهیم ریاضی در معماری ترنسفورمر
• 83. بهینه‌سازی توابع هزینه در LLMs
• 84. تحلیل آماری داده‌های آموزشی LLMs
• 85. کاربرد نظریه اطلاعات در LLMs
• 86. مقدمه‌ای بر مفاهیم فقهی و شرعی در تعامل با فناوری
• 87. اصول کلی حقوقی در حوزه محتوای دیجیتال
• 88. مبانی شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 89. حدود شرعی در حوزه روابط انسانی
• 90. قوانین مربوط به پوشش و حجاب در فضای مجازی
• 91. مبانی فقهی در اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 92. چارچوب‌های قانونی در حوزه هنر و رسانه
• 93. مبانی شرعی در حوزه روانشناسی و روابط خانوادگی
• 94. قوانین مربوط به تاریخ و سیاست در رسانه‌های نوین
• 95. رعایت چارچوب‌های قانونی در حوزه علوم پزشکی
• 96. ملاحظات شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 97. نقش فقه در تنظیم مقررات محتوای دیجیتال
• 98. مبانی اخلاقی در تعامل با هوش مصنوعی
• 99. اصول حقوقی در حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 100. مقررات مربوط به جرایم سایبری و امنیت اطلاعات