دوره مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 2. اصول اولیه طراحی پرامپت
• 3. انواع پرامپت‌ها: صفر-شات، یک-شات، چند-شات
• 4. شناخت ساختار مدل‌های ترنسفورمر
• 5. معماری ترنسفورمر: انکودر-دیکودر
• 6. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 7. خود-توجهی (Self-Attention)
• 8. توکن‌سازی و جاسازی کلمات (Tokenization & Embeddings)
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. معماری GPT و خانواده آن
• 11. معماری BERT و خانواده آن
• 12. مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف تولید متن
• 13. مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف درک متن
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 15. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 16. فرایند تنظیم دقیق: گام به گام
• 17. پارامترهای کلیدی در تنظیم دقیق
• 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 19. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
• 20. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. پاکسازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 22. برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Annotation)
• 23. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 24. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 25. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 26. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 28. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 29. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 30. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 31. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 32. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 33. تنظیم دقیق برای تولید شعر و داستان
• 34. تنظیم دقیق برای کدنویسی
• 35. روش‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق
• 36. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 37. پیاده‌سازی RLHF
• 38. چالش‌های RLHF
• 39. پرامپت‌نویسی اخلاقی و مسئولانه
• 40. شناخت سوگیری‌ها در مدل‌های زبانی
• 41. روش‌های کاهش سوگیری
• 42. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. مسائل امنیتی در مدل‌های زبانی
• 44. حملات پرامپتی (Prompt Attacks)
• 45. روش‌های دفاع در برابر حملات پرامپتی
• 46. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 47. قوانین و مقررات داخلی ناظر بر محتوای دیجیتال
• 48. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 49. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 50. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 51. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین ایران
• 52. اصول اخلاقی در مهندسی پرامپت
• 53. روش‌های مهندسی پرامپت برای وظایف خلاقانه
• 54. تولید محتوای داستانی با پرامپت‌های دقیق
• 55. تولید محتوای آموزشی با پرامپت‌های هدفمند
• 56. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در آموزش مجازی
• 57. طراحی پرامپت برای سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
• 58. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 59. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 60. منابع داده فارسی برای تنظیم دقیق
• 61. ابزارهای موجود برای تنظیم دقیق مدل‌ها
• 62. فریم‌ورک‌های محبوب: TensorFlow, PyTorch
• 63. کتابخانه‌های NLP: Hugging Face Transformers
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر (Distillation)
• 65. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 66. تکنیک‌های Quantization
• 67. تکنیک‌های Pruning
• 68. معرفی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده فارسی
• 69. تنظیم دقیق مدل‌های تولید کننده (Generative Models)
• 70. مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models) در تولید تصویر
• 71. پرامپت‌نویسی برای مدل‌های تولید تصویر
• 72. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 73. ترکیب متن و تصویر در پرامپت‌ها
• 74. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در پردازش تصویر
• 75. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در پردازش صوت
• 76. فناوری‌های نوظهور در مهندسی پرامپت
• 77. تکنیک‌های خودکارسازی پرامپت‌نویسی
• 78. یادگیری خودکار پرامپت (Auto-Prompting)
• 79. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای آموزشی
• 80. استانداردهای کیفیت در محتوای آموزشی دیجیتال
• 81. ارزیابی انطباق محتوا با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 82. راهنمای عملی برای انطباق محتوا
• 83. ملاحظات شرعی در تولید محتوای آموزشی
• 84. مدیریت دانش با استفاده از مدل‌های زبانی
• 85. توسعه ابزارهای هوشمند برای معلمان
• 86. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری با هوش مصنوعی
• 87. بررسی موردی: کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در آموزش ریاضی
• 88. بررسی موردی: کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در آموزش علوم
• 89. بررسی موردی: کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در آموزش زبان فارسی
• 90. بررسی موردی: کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در آموزش تاریخ ایران
• 91. آینده مهندسی پرامپت و مدل‌های ترنسفورمر
• 92. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده آموزش
• 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 94. نقش متخصصان مهندسی پرامپت در جامعه
• 95. نکات پایانی برای طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 96. پرهیز از محتوای خلاف شرع و قوانین
• 97. تولید محتوای مفید و سازنده
• 98. کاربردهای پیشرفته مهندسی پرامپت
• 99. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
• 100. اصول طراحی پرامپت برای وظایف پیچیده