دوره روش‌های نوین Knowledge Distillation برای مدل‌های زبانی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین Knowledge Distillation برای مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Knowledge Distillation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تقطیر دانش در مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان
• 6. اصول یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی در مدل‌های زبانی
• 8. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 9. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 10. واژگان‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec و GloVe
• 12. جاسازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 13. BERT و معماری آن
• 14. GPT و تکامل آن
• 15. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 16. مبانی تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 17. انواع تقطیر دانش: نرم و سخت
• 18. تقطیر دانش مبتنی بر تابع هزینه
• 19. تقطیر دانش مبتنی بر خروجی میانی (Intermediate Representations)
• 20. تقطیر دانش مبتنی بر تابع توزیع احتمال (Soft Targets)
• 21. تقطیر دانش مبتنی بر دانش استخراج شده
• 22. معماری‌های مدل معلم (Teacher Model)
• 23. معماری‌های مدل دانش‌آموز (Student Model)
• 24. نسبت پارامترها بین معلم و دانش‌آموز
• 25. انتخاب تابع هزینه برای تقطیر دانش
• 26. تنظیم نرخ یادگیری در تقطیر دانش
• 27. روش‌های Regularization در تقطیر دانش
• 28. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 29. چالش‌های تقطیر دانش برای LLMs
• 30. تقطیر دانش برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 31. خلاصه‌سازی متن با تقطیر دانش
• 32. ترجمه ماشینی با تقطیر دانش
• 33. پاسخگویی به سوالات با تقطیر دانش
• 34. طبقه‌بندی متن با تقطیر دانش
• 35. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با تقطیر دانش
• 36. تحلیل احساسات با تقطیر دانش
• 37. تولید متن با تقطیر دانش
• 38. تقطیر دانش با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 39. تولید داده‌های مصنوعی با مدل‌های مولد
• 40. تقطیر دانش با داده‌های کم‌منبع
• 41. روش‌های مبتنی بر چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 42. تقطیر دانش از طریق مدل‌های Ensemble
• 43. انواع مدل‌های Ensemble برای تقطیر دانش
• 44. استفاده از دانش استخراج شده از مدل معلم
• 45. استخراج قوانین و دانش از مدل‌های زبانی
• 46. تقطیر دانش مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graphs)
• 47. یکپارچه‌سازی گراف دانش در تقطیر دانش
• 48. تقطیر دانش برای مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 49. کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌های زبانی
• 50. افزایش سرعت استنتاج (Inference Speed)
• 51. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های زبانی
• 52. کاربرد تقطیر دانش در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 53. تقطیر دانش برای مدل‌های با محدودیت منابع
• 54. روش‌های پیشرفته تقطیر دانش
• 55. تقطیر دانش با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 56. تقطیر دانش مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 57. تقطیر دانش با روش‌های Meta-learning
• 58. تقطیر دانش از طریق انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 59. ارزیابی اثربخشی تقطیر دانش
• 60. مقایسه عملکرد مدل دانش‌آموز با مدل معلم
• 61. تحلیل خطای مدل دانش‌آموز
• 62. شاخص‌های کمی و کیفی تقطیر دانش
• 63. مطالعات موردی (Case Studies) در تقطیر دانش LLMs
• 64. تقطیر دانش در حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی)
• 65. ملاحظات اخلاقی در تقطیر دانش
• 66. حفظ حریم خصوصی در تقطیر دانش
• 67. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های تقطیر شده
• 68. آینده تقطیر دانش در مدل‌های زبانی
• 69. روش‌های نوین در تقطیر دانش
• 70. تقطیر دانش و مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 71. کاربرد تقطیر دانش در پردازش گفتار
• 72. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی فارسی
• 73. چالش‌ها و راهکارها در تقطیر دانش فارسی
• 74. اصول طراحی مدل‌های زبانی دانش‌آموز کارآمد
• 75. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های دانش‌آموز
• 76. تقطیر دانش برای مدل‌های با قابلیت توضیحی (Explainable AI)
• 77. تکنیک‌های یادگیری مداوم (Continual Learning) و تقطیر دانش
• 78. ارتباط تقطیر دانش با فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 79. مقایسه روش‌های فشرده‌سازی مدل با تقطیر دانش
• 80. کاربرد تقطیر دانش در توسعه مدل‌های بومی
• 81. مدل‌های زبانی بومی و نیازمندی‌های بومی‌سازی
• 82. تقطیر دانش برای انطباق با قوانین و مقررات
• 83. تأثیر تقطیر دانش بر مصرف انرژی در مدل‌های زبانی
• 84. اهمیت تقطیر دانش در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 85. روش‌های نوین ارزیابی مدل‌های دانش‌آموز
• 86. تقطیر دانش و پردازش زبان طبیعی گرافیکی
• 87. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 88. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی تقطیر دانش
• 89. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با تقطیر دانش
• 90. چالش‌های داده‌ای در تقطیر دانش LLMs
• 91. راهکارهای مدیریت دانش در تقطیر دانش
• 92. تقطیر دانش و بهبود کارایی مدل‌های زبانی در ایران
• 93. مطالعات تجربی در زمینه تقطیر دانش مدل‌های زبانی
• 94. آینده پژوهش در تقطیر دانش مدل‌های زبانی