دوره هوش مصنوعی زبانی: معماری‌های کلیدی LLMها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی زبانی: معماری‌های کلیدی LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی زبانی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. مدل‌های زبانی آماری
• 4. مدل‌های زبانی عصبی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 7. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 8. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 9. ترنسفورمرها: معماری پایه
• 10. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمرها
• 11. خود-توجهی (Self-Attention)
• 12. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 13. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 14. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 16. مراحل پیش‌آموزش در GPT
• 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های GPT
• 18. معماری BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 19. هدف پیش‌آموزش BERT: Masked Language Model
• 20. هدف پیش‌آموزش BERT: Next Sentence Prediction
• 21. کاربردهای BERT در فهم زبان طبیعی (NLU)
• 22. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 23. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
• 24. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 25. تولید متن خلاقانه
• 26. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 28. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 29. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 30. تولید کد با LLMs
• 31. معماری‌های مرتبط با LLMs (مانند T5, RoBERTa)
• 32. مفاهیم کلیدی در LLMs: توکن‌سازی (Tokenization)
• 33. مبانی توکن‌سازی: WordPiece, BPE
• 34. مبانی توکن‌سازی: SentencePiece
• 35. مدیریت داده‌ها برای آموزش LLMs
• 36. روش‌های نمونه‌برداری در تولید متن
• 37. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 39. معیارهای ارزیابی: Perplexity
• 40. معیارهای ارزیابی: BLEU, ROUGE
• 41. معیارهای ارزیابی: F1-Score, Accuracy
• 42. محدودیت‌های LLMs: سوگیری (Bias)
• 43. کاهش سوگیری در LLMs
• 44. محدودیت‌های LLMs: توهم (Hallucination)
• 45. روش‌های مقابله با توهم
• 46. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 47. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 48. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 49. LLMs و تولید محتوای مضر
• 50. مقابله با اطلاعات نادرست (Misinformation)
• 51. چارچوب‌های حقوقی و فقهی در تولید محتوا
• 52. قوانین جمهوری اسلامی ایران در حوزه دیجیتال
• 53. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 54. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 55. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 56. موضوعات ممنوعه در محتوای آموزشی
• 57. پرهیز از توهین به مقدسات
• 58. پرهیز از ترویج موارد خلاف شرع
• 59. پرهیز از ترویج بی‌حجابی و پوشش غیرشرعی
• 60. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 61. پرهیز از محتوای براندازانه
• 62. پرهیز از آموزش هک کلاه‌سیاه
• 63. پرهیز از آموزش ساخت سلاح و خشونت
• 64. پرهیز از ترویج پولشویی و کلاهبرداری
• 65. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
• 66. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
• 67. موضوعات حساس: فقه و احکام اسلامی (شیعه اثنی‌عشری)
• 68. موضوعات حساس: اقتصاد و بانکداری بدون ربا
• 69. موضوعات حساس: موسیقی و هنر در چارچوب مجوزهای رسمی
• 70. موضوعات حساس: روان‌شناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 71. موضوعات حساس: تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
• 72. موضوعات حساس: علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 73. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 74. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 75. طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند
• 76. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 77. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با LLMs
• 78. نقش LLMs در کتابخانه‌ها و مراکز اسناد
• 79. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 80. توسعه ابزارهای زبانی برای فارسی‌زبانان
• 81. چالش‌های بومی‌سازی LLMs
• 82. پژوهش‌های آینده در حوزه LLMs
• 83. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 84. یادگیری بدون نظارت و نیمه‌نظارتی
• 85. معماری‌های نوظهور در LLMs
• 86. مدل‌های مولد گراف (Graph Generative Models)
• 87. معماری‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 88. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
• 89. ارزیابی جامع LLMs در کاربردهای مختلف
• 90. استانداردهای زبانی و سبکی در محتوای آموزشی
• 91. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه دینی
• 92. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
• 93. نکات پایانی در تولید محتوای LLM
• 94. تمرین عملی: طراحی یک ماژول آموزشی LLM
• 95. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک کاربرد LLM
• 96. آینده هوش مصنوعی زبانی در ایران