دوره استفاده از LLMs برای کنترل کیفیت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از LLMs برای کنترل کیفیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها
• 2. مبانی کار با مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: رویکردها و چالش‌ها
• 5. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning)
• 6. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارهای کمی و کیفی
• 7. مفاهیم اساسی در پردازش زبان طبیعی
• 8. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. کدگذاری متن و نمایش برداری واژگان
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده (BERT, GPT)
• 13. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در تولید متن
• 14. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 15. تولید محتوای آموزشی و علمی
• 16. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 17. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوالات
• 19. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 20. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 21. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 22. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 23. دسته‌بندی متن و موضوع‌بندی اسناد
• 24. شناسایی اطلاعات طبقه‌بندی شده
• 25. فیلتر کردن محتوای نامناسب
• 26. کنترل کیفیت محتوای تولید شده توسط LLMs
• 27. مدیریت و اعتبارسنجی خروجی LLMs
• 28. شناسایی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 29. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 30. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 31. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 32. حقوق مالکیت معنوی محتوای تولیدی
• 33. ملاحظات شرعی در تولید محتوا با LLMs
• 34. تطابق محتوای تولیدی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 35. شناسایی و رفع مغایرت‌های احتمالی با موازین
• 36. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs
• 37. پیاده‌سازی LLMs در سازمان‌ها
• 38. انتخاب مدل زبانی مناسب برای کاربردهای خاص
• 39. معماری‌های سفارشی برای LLMs
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای عملکرد بهتر
• 41. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 42. استنتاج سریع با مدل‌های زبانی
• 43. استفاده از LLMs در موتورهای جستجو
• 44. کاربرد LLMs در دستیاران مجازی
• 45. توسعه ابزارهای نوشتاری هوشمند
• 46. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبانی
• 47. رفع اشکال کد با کمک LLMs
• 48. مستندسازی کد با LLMs
• 49. کاربرد LLMs در آموزش برنامه‌نویسی
• 50. تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 51. استخراج دانش از متون
• 52. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های متنی
• 53. تجسم داده‌های متنی
• 54. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 55. چالش‌های پردازش زبان فارسی با LLMs
• 56. داده‌های آموزشی فارسی برای LLMs
• 57. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای فارسی
• 58. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 59. تولید محتوای فارسی با کیفیت
• 60. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 61. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
• 62. پاسخگویی به سوالات به زبان فارسی
• 63. تحلیل احساسات متون فارسی
• 64. دسته‌بندی متون فارسی
• 65. کاربرد LLMs در صنعت نشر
• 66. تولید محتوای دیجیتال آموزشی
• 67. کنترل کیفیت مقالات و گزارش‌ها
• 68. کمک به نویسندگان و ویراستاران
• 69. تولید سناریو و نمایشنامه
• 70. استفاده از LLMs در مشاوره حقوقی (غیررسمی)
• 71. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 72. مبانی حقوقی انتشار محتوای دیجیتال
• 73. مقررات ناظر بر محتوای آموزشی
• 74. آیین‌نامه‌های مربوط به فضای مجازی
• 75. حفاظت از داده‌ها و اطلاعات شخصی
• 76. مسئولیت تولیدکننده محتوا
• 77. نظارت بر محتوای منتشر شده
• 78. تشخیص و مقابله با اخبار جعلی (Fake News)
• 79. مقابله با تبلیغات گمراه‌کننده
• 80. تولید محتوای ترویجی با رعایت چارچوب‌های اخلاقی
• 81. اصول نگارش علمی و پژوهشی
• 82. ساختار مقالات علمی
• 83. روش‌های تحقیق در علوم کامپیوتر
• 84. مبانی اخلاق در پژوهش
• 85. مدیریت منابع علمی
• 86. استفاده مسئولانه از فناوری‌های نوین
• 87. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 88. چشم‌انداز پیشرفت در هوش مصنوعی
• 89. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
• 90. آمادگی برای تغییرات آینده
• 91. توسعه پایدار با استفاده از فناوری
• 92. نوآوری در ارائه خدمات آموزشی
• 93. ملاحظات فرهنگی در محتوای دیجیتال