دوره مدل‌های زبانی بزرگ برای توسعه‌دهندگان: ابزارها و تکنیک‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ برای توسعه‌دهندگان: ابزارها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در برنامه‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر: مبانی
• 3. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 4. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 5. شناخت زبان طبیعی (NLU)
• 6. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 8. معماری‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 9. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based Models)
• 10. مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based Models)
• 11. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Models)
• 12. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش متن
• 13. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 14. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 15. پاسخ به پرسش با مدل‌های زبانی
• 16. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
• 17. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 18. طبقه‌بندی متن
• 19. شناسایی رابطه
• 20. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 21. تولید متن خلاقانه
• 22. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 23. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 24. طراحی پرسش و پاسخ برای چت‌بات‌ها
• 25. تکنیک‌های بهبود عملکرد چت‌بات‌ها
• 26. مدیریت مکالمه در چت‌بات‌ها
• 27. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 29. کاهش واریانس در مدل‌های زبانی
• 30. افزایش دقت مدل‌های زبانی
• 31. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 32. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 33. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 34. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 35. امنیت مدل‌های زبانی
• 36. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 37. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 38. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (Hugging Face Transformers)
• 39. آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی
• 40. پیش‌پردازش متن
• 41. استخراج ویژگی
• 42. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 43. تنظیم پارامترهای مدل
• 44. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 45. تکنیک‌های یادگیری انتقالی
• 46. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 47. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 48. کوچک‌سازی مدل‌های زبانی
• 49. استفاده از مدل‌های زبانی در برنامه‌های کاربردی
• 50. توسعه API برای مدل‌های زبانی
• 51. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سیستم‌ها
• 52. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 53. پردازش زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
• 54. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش تجاری
• 55. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 56. تحلیل محتوای وب با مدل‌های زبانی
• 57. مدل‌های زبانی برای کشف دانش
• 58. استخراج اطلاعات از متون علمی
• 59. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
• 60. مدل‌های زبانی برای بهینه‌سازی موتورهای جستجو
• 61. رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 62. درک قصد کاربر در جستجو
• 63. مدل‌های زبانی برای توسعه بازی‌های ویدئویی
• 64. تولید دیالوگ برای شخصیت‌های بازی
• 65. ایجاد داستان و سناریو در بازی‌ها
• 66. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 67. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 68. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 69. مدل‌های زبانی برای آموزش و پرورش
• 70. تولید محتوای آموزشی
• 71. ارزیابی پاسخ‌های دانشجویان
• 72. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 73. تحلیل اسناد حقوقی
• 74. کمک به پژوهش‌های حقوقی
• 75. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 76. تحلیل گزارش‌های مالی
• 77. پیش‌بینی روندهای بازار
• 78. مدل‌های زبانی و رابط‌های کاربری طبیعی
• 79. ایجاد رابط‌های کاربری مبتنی بر زبان
• 80. دستورالعمل‌های زبانی برای سیستم‌ها
• 81. مدل‌های زبانی برای دسترسی‌پذیری
• 82. کمک به افراد دارای معلولیت
• 83. تولید محتوای قابل دسترس
• 84. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 85. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 86. پردازش همزمان متن و تصویر
• 87. پردازش همزمان متن و صدا
• 88. مدل‌های زبانی برای یادگیری تقویتی
• 89. ترکیب یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی
• 90. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 91. مدل‌های زبانی برای کشف داروها
• 92. شبیه‌سازی مولکولی با مدل‌های زبانی
• 93. مدل‌های زبانی برای درک و تولید موسیقی
• 94. تحلیل ساختار موسیقی
• 95. تولید ملودی و هارمونی
• 96. مدل‌های زبانی و آینده هوش مصنوعی
• 97. نقش مدل‌های زبانی در تکامل هوش مصنوعی
• 98. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی
• 99. توسعه پایدار مدل‌های زبانی
• 100. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی