دوره از داده تا درک قابل تفسیر: رویکردی جامع به LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از داده تا درک قابل تفسیر: رویکردی جامع به LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 6. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 7. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 8. شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 10. ترنسفورمرها: معماری انقلابی
• 11. توکن‌سازی و نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 12. Word2Vec و GloVe
• 13. FastText
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر توکن (Token-based Language Models)
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی کلمه بعدی
• 16. مدل‌های زبانی متنی (Contextual Language Models)
• 17. ELMo
• 18. BERT: نمایش دوطرفه از ترنسفورمرها
• 19. GPT: مدل‌های زبانی مولد
• 20. GPT-2 و GPT-3
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 22. وظایف پردازش زبان طبیعی
• 23. طبقه‌بندی متن
• 24. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 25. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 26. ترجمه ماشینی
• 27. خلاصه‌سازی متن
• 28. تولید متن
• 29. تحلیل احساسات
• 30. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 31. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 32. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی خبری
• 33. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 34. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها
• 35. مدل‌های زبانی برای تحلیل حقوقی
• 36. مدل‌های زبانی برای پزشکی
• 37. مدل‌های زبانی برای آموزش
• 38. مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد اسلامی
• 39. مدل‌های زبانی در حوزه فقه
• 40. مدل‌های زبانی در حوزه تاریخ ایران
• 41. مدل‌های زبانی برای مدیریت دانش
• 42. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 43. معیارهای ارزیابی سنتی
• 44. معیارهای ارزیابی مبتنی بر تولید متن
• 45. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 46. داده‌های آموزشی و پیش‌پردازش
• 47. جمع‌آوری و پاکسازی داده
• 48. برچسب‌گذاری داده
• 49. تقسیم داده (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
• 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 51. ملاحظات اخلاقی در داده‌ها
• 52. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 53. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 54. حریم خصوصی و امنیت داده
• 55. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 56. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 57. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 58. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 59. مقایسه رویکردهای آموزشی
• 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 62. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 63. هرس کردن مدل (Pruning)
• 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 65. مدل‌های زبانی کارآمد
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 67. مدل‌های زبانی در بازاریابی دیجیتال
• 68. مدل‌های زبانی در خدمات مشتری
• 69. مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 70. مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
• 71. مدل‌های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
• 72. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه
• 73. مدل‌های زبانی در هوش تجاری
• 74. مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 76. مدل‌های زبانی در مبارزه با اخبار جعلی
• 77. مدل‌های زبانی در تحلیل اسناد قانونی
• 78. مدل‌های زبانی در مشاوره اقتصادی
• 79. مدل‌های زبانی در پژوهش‌های دینی
• 80. مدل‌های زبانی در تحلیل متون تاریخی
• 81. مدل‌های زبانی در تولید محتوای آموزشی
• 82. مدل‌های زبانی در دستیاران هوشمند
• 83. مدل‌های زبانی در ترجمه فنی
• 84. مدل‌های زبانی در بازیابی اطلاعات
• 85. مدل‌های زبانی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 86. مدل‌های زبانی در توسعه ابزارهای نویسندگی
• 87. مدل‌های زبانی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 88. مدل‌های زبانی در مدیریت ریسک
• 89. مدل‌های زبانی در پیش‌بینی روندها
• 90. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های حجیم
• 91. مدل‌های زبانی در توسعه رابط‌های کاربری
• 92. مدل‌های زبانی در خلاقیت و نوآوری
• 93. مدل‌های زبانی در حل مسائل پیچیده
• 94. مدل‌های زبانی در آینده پژوهی
• 95. آخرین پیشرفت‌ها در مدل‌های زبانی
• 96. مدل‌های زبانی بزرگ و مقیاس‌پذیری
• 97. مدل‌های زبانی خودنظارتی و نیمه‌نظارتی
• 98. مدل‌های زبانی با قابلیت توضیح‌پذیری (XAI)
• 99. مدل‌های زبانی و تعامل انسان و کامپیوتر
• 100. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی