دوره مدل‌های زبانی بزرگ برای فهم زبان: گامی به سوی هوش مصنوعی مکالمه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ برای فهم زبان: گامی به سوی هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 7. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 8. تکنیک‌های پیش‌آموزش (Masked Language Modeling)
• 9. تکنیک‌های پیش‌آموزش (Next Sentence Prediction)
• 10. مدل‌های خانواده BERT
• 11. کاربردهای BERT
• 12. مدل‌های خانواده GPT
• 13. کاربردهای GPT
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 15. روش‌های تنظیم دقیق
• 16. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 17. معیارهای ارزیابی (Perplexity)
• 18. معیارهای ارزیابی (BLEU, ROUGE)
• 19. مجموعه داده‌های زبانی
• 20. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 22. توکن‌سازی (Tokenization)
• 23. انواع توکن‌سازی
• 24. کلمات کلیدی و مباحث مهم در پردازش زبان
• 25. یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 28. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
• 29. شبکه‌های کانولوشنال برای متن (CNN)
• 30. مدل‌های ترتیبی (Sequential Models)
• 31. مدل‌های مبتنی بر دانش
• 32. استفاده از دانش گرافی در مدل‌های زبانی
• 33. ادغام دانش و مدل‌های زبانی
• 34. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 35. ترجمه ماشینی عصبی
• 36. کاربردهای ترجمه ماشینی
• 37. تولید متن (Text Generation)
• 38. تولید متن خلاقانه
• 39. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 40. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 41. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 42. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی
• 43. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی
• 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید
• 46. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 47. طبقه‌بندی احساسات
• 48. تشخیص جنبه در تحلیل احساسات
• 49. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 50. کاربردهای NER
• 51. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 52. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 53. کاربرد تجزیه گرامری
• 54. شناسایی ابهام معنایی (Word Sense Disambiguation)
• 55. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 56. استدلال در مدل‌های زبانی
• 57. استدلال منطقی در متن
• 58. مدل‌های زبانی و اخلاق
• 59. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 60. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 61. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 62. امنیت مدل‌های زبانی
• 63. حملات به مدل‌های زبانی
• 64. دفاع در برابر حملات
• 65. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 66. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 67. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی (Hugging Face)
• 68. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 69. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 70. مدیریت منابع محاسباتی
• 71. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی
• 72. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 73. مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 74. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 75. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 76. مدل‌های زبانی در حوزه مالی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 77. مدل‌های زبانی در آموزش و پرورش
• 78. مدل‌های زبانی برای دستیاران مجازی
• 79. طراحی مکالمه با دستیاران مجازی
• 80. توسعه ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 81. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 82. چالش‌های مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 83. مجموعه داده‌های فارسی برای مدل‌های زبانی
• 84. پیش‌پردازش داده‌های فارسی
• 85. تفاوت‌های ساختاری زبان فارسی
• 86. مدل‌های زبانی برای خط فارسی
• 87. مدل‌های زبانی برای گویش‌های فارسی
• 88. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 89. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 90. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 91. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 92. تولید پاسخ‌های صحیح شرعی و قانونی
• 93. مدل‌های زبانی و تعامل انسان و ماشین
• 94. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 95. نوآوری‌ها در معماری مدل‌ها
• 96. چشم‌انداز تحقیقاتی آینده
• 97. مدل‌های زبانی برای کشف دانش
• 98. مدل‌های زبانی و کاربردهای علمی
• 99. مدل‌های زبانی و پژوهش‌های بین‌رشته‌ای
• 100. مدل‌های زبانی و توسعه اقتصادی (با رعایت مقررات)