دوره کاربرد LLMs در توسعه‌ی مواد هوشمند، کاربردی و با کارایی بالا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMs در توسعه‌ی مواد هوشمند، کاربردی و با کارایی بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر در LLMs
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. کاربردهای LLMs در علوم و مهندسی
• 5. اصول یادگیری ماشینی برای LLMs
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مفاهیم پایه
• 7. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 8. توکن‌سازی و جاسازی واژگان (Word Embeddings)
• 9. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های عصبی
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در NLP
• 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 14. معماری ترنسفورمر: انکودر و دیکودر
• 15. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 16. BERT و مدل‌های مبتنی بر انکودر
• 17. GPT و مدل‌های مبتنی بر دیکودر
• 18. مدل‌های Encoder-Decoder: T5 و BART
• 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 20. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 21. شاخص‌های ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 22. تولید متن با استفاده از LLMs
• 23. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 24. تولید کد با استفاده از LLMs
• 25. ترجمه ماشینی با LLMs
• 26. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 27. پاسخ به سوالات با LLMs
• 28. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 29. طبقه‌بندی متن با LLMs
• 30. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 31. تحلیل احساسات و نظرات با LLMs
• 32. مدیریت مکالمه و چت‌بات‌ها
• 33. توسعه‌ی رابط‌های کاربری زبانی
• 34. کاربرد LLMs در طراحی مواد
• 35. مفاهیم پایه در علم مواد
• 36. اصول شیمی مواد و خواص فیزیکی
• 37. شبیه‌سازی مولکولی مواد
• 38. مدل‌سازی اتمی و محاسبات کوانتومی
• 39. مقدمه‌ای بر مواد هوشمند
• 40. اصول رفتار مواد هوشمند
• 41. انواع مواد هوشمند (شکل حافظه، پیزوالکتریک، ترموالکتریک)
• 42. مکانیسم‌های فعال‌سازی مواد هوشمند
• 43. کاربرد مواد هوشمند در سنسورها
• 44. مواد هوشمند در عملگرها (Actuators)
• 45. مواد هوشمند در رباتیک
• 46. مواد هوشمند در پزشکی و دارورسانی
• 47. مواد هوشمند در بسته‌بندی
• 48. مواد هوشمند در نساجی
• 49. مواد هوشمند در ساختمان‌سازی
• 50. مواد هوشمند در صنعت خودرو
• 51. مواد هوشمند در صنعت هوافضا
• 52. استفاده از LLMs برای پیش‌بینی خواص مواد
• 53. طراحی مواد با کمک هوش مصنوعی
• 54. جستجو در پایگاه‌های داده مواد با LLMs
• 55. تولید ساختارهای مولکولی جدید با LLMs
• 56. بهینه‌سازی فرآیندهای سنتز مواد با LLMs
• 57. تحلیل مقالات علمی مواد توسط LLMs
• 58. استخراج دانش از متون علمی مواد
• 59. کاربرد LLMs در طراحی مواد کاربردی
• 60. طراحی مواد با قابلیت خودترمیمی
• 61. طراحی مواد با پاسخ‌دهی به محرک‌ها
• 62. طراحی مواد با قابلیت تغییر رنگ/شکل
• 63. طراحی مواد با خواص الکترونیکی/اپتیکی خاص
• 64. طراحی مواد با کاربردهای ذخیره‌سازی انرژی
• 65. طراحی کاتالیست‌های جدید با LLMs
• 66. طراحی نانوذرات با خواص هدفمند
• 67. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مواد طراحی شده
• 68. شبیه‌سازی عملکرد مواد طراحی شده
• 69. تولید متون فنی و گزارش‌های علمی مواد
• 70. اصول نگارش گزارش‌های فنی و علمی
• 71. ساختار گزارش‌های پژوهشی مواد
• 72. ارائه نتایج تحقیقات مواد
• 73. اخلاق در پژوهش و انتشار علمی مواد
• 74. حقوق مالکیت معنوی در علم مواد
• 75. استانداردهای ایمنی در آزمایشگاه‌های مواد
• 76. مدیریت ریسک در پروژه‌های مواد
• 77. کاربرد LLMs در آموزش علم مواد
• 78. ساخت محتوای آموزشی تعاملی
• 79. تولید تمرین‌ها و مسائل کاربردی
• 80. ارزیابی خودکار پاسخ‌های دانشجویان
• 81. شخصی‌سازی مسیر یادگیری در علم مواد
• 82. آینده‌ی LLMs در توسعه‌ی مواد پیشرفته
• 83. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 84. نوآوری‌های آتی در مدل‌های زبانی
• 85. همکاری انسان و هوش مصنوعی در علم مواد
• 86. توسعه‌ی پایدار و علم مواد
• 87. نقش LLMs در دستیابی به اهداف توسعه پایدار
• 88. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs در علم مواد
• 89. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پروژه‌های مواد
• 90. همکاری‌های بین‌المللی و تبادل دانش
• 91. تقویت بنیان‌های علمی کشور در حوزه مواد
• 92. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 93. صنایع پیشرو و نیازهای نوآورانه
• 94. فرهنگ‌سازی و ترویج علم مواد
• 95. ارتقاء سطح دانش عمومی در مورد مواد هوشمند