دوره آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. انواع شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 6. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 8. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
• 9. تنظیم ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی
• 10. اعتبارسنجی و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 12. معماری‌های معروف CNN
• 13. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 19. مدل‌های زبانی آماری
• 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 21. ظهور معماری ترنسفورمر
• 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 23. توجه خودی (Self-Attention)
• 24. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 25. لایه توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 26. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 27. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. آموزش پیش‌ازموعد (Pre-training) LLMs
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 30. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر
• 31. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگذار
• 32. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگشا
• 33. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 34. مدل‌های GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 35. مدل‌های BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 36. مدل‌های T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 37. کاربرد LLMs در تولید متن
• 38. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 39. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 40. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
• 41. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متن
• 42. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 43. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 44. سوگیری در LLMs
• 45. تفسیرپذیری در LLMs
• 46. کارایی و مقیاس‌پذیری LLMs
• 47. ارزیابی LLMs
• 48. روش‌های ارزیابی LLMs
• 49. معیارهای ارزیابی LLMs
• 50. چالش‌های فعلی در LLMs
• 51. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 52. پیشرفت‌ها در معماری ترنسفورمر
• 53. بهینه‌سازی LLMs
• 54. کاربردهای نوین LLMs
• 55. LLMs و پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 56. LLMs و هوش مصنوعی مولد
• 57. LLMs و رباتیک
• 58. LLMs و تعامل انسان و ماشین
• 59. LLMs و علم داده
• 60. LLMs و تحلیل احساسات
• 61. LLMs و تولید کد
• 62. LLMs و جستجوی هوشمند
• 63. LLMs و سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. LLMs و آموزش مجازی
• 65. LLMs و پژوهش علمی
• 66. LLMs و مسائل اجتماعی
• 67. LLMs و امنیت سایبری (با رویکرد دفاعی)
• 68. LLMs و قوانین و مقررات (در چارچوب ایران)
• 69. مدیریت داده در LLMs
• 70. حریم خصوصی در LLMs
• 71. مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 72. توسعه پایدار با LLMs
• 73. نوآوری در معماری‌های LLM
• 74. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 75. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 76. محدودیت‌های LLMs
• 77. تکنیک‌های بهبود عملکرد LLMs
• 78. پردازش زبان طبیعی در فارسی با LLMs
• 79. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از LLMs
• 80. نقش LLMs در پیشرفت علمی کشور
• 81. تکنیک‌های افزایش دقت LLMs
• 82. معماری‌های نسل جدید ترنسفورمر
• 83. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق
• 84. کاربردهای عملی یادگیری ماشین
• 85. مبانی تحلیل داده با یادگیری ماشین
• 86. مدل‌سازی پیش‌بینانه با یادگیری ماشین
• 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 88. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 89. یادگیری عمیق در پردازش سیگنال
• 90. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی فرآیندها
• 92. مباحث تخصصی در معماری ترنسفورمر
• 93. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 94. کاربرد LLMs در تولید محتوای آموزشی
• 95. مبانی مهندسی دانش برای LLMs
• 96. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs (با رویکرد اسلامی)
• 97. چارچوب‌های قانونی برای LLMs در ایران
• 98. ملاحظات فنی پیاده‌سازی LLMs
• 99. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 100. آینده پژوهش در حوزه LLMs