دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 8. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 9. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 11. چرا مدل‌های زبان بزرگ مهم هستند؟
• 12. کاربردهای اولیه مدل‌های زبان
• 13. تکامل مدل‌های زبانی آماری
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 16. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 17. شبکه‌های عصبی حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 18. محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 19. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 20. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 21. توجه خودکار (Self-Attention)
• 22. پایه‌گذاری ترنسفورمرها
• 23. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 24. BERT: نمایش دوطرفه از رمزگذار ترنسفورمر
• 25. GPT: تولید از پیش آموزش‌دیده ترنسفورمر
• 26. تکنیک‌های پیش‌آموزش‌سازی
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 28. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای پیش‌آموزش
• 29. چالش‌های پیش‌آموزش‌سازی
• 30. مفاهیم اساسی در مدل‌های زبان بزرگ
• 31. توکن‌سازی (Tokenization)
• 32. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 33. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
• 34. لایه‌های انکودر و دیکودر
• 35. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ در پردازش زبان طبیعی
• 36. خلاصه‌سازی متن
• 37. ترجمه ماشینی
• 38. پاسخ به پرسش
• 39. تولید متن
• 40. تحلیل احساسات
• 41. طبقه‌بندی متن
• 42. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 43. مدل‌های زبان بزرگ در آموزش
• 44. تولید محتوای آموزشی
• 45. کمک به یادگیری زبان
• 46. شخصی‌سازی تجربه یادگیری
• 47. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در کسب‌وکار
• 48. خدمات مشتری و چت‌بات‌ها
• 49. تحلیل داده‌های متنی
• 50. تولید محتوای بازاریابی
• 51. اتوماسیون وظایف اداری
• 52. مدل‌های زبان بزرگ و اخلاق
• 53. سوگیری در مدل‌های زبان
• 54. عدالت و انصاف در مدل‌های زبان
• 55. شفافیت و قابلیت توضیح
• 56. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 57. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 58. تولید محتوای مضر و اطلاعات نادرست
• 59. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از LLMs
• 60. مطابقت با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 61. چارچوب شرعی در تولید و استفاده از محتوا
• 62. ممنوعیت توهین به مقدسات و ارزش‌های دینی
• 63. پرهیز از ترویج محتوای حرام
• 64. رعایت حدود شرعی در روابط و پوشش
• 65. مقابله با فرقه‌های انحرافی و شبه‌علم
• 66. پرهیز از ترویج براندازی و اقدام علیه نظام
• 67. اجتناب از آموزش فعالیت‌های مخرب سایبری
• 68. عدم ترویج ساخت سلاح و خشونت
• 69. ممنوعیت پولشویی و کلاهبرداری
• 70. ممنوعیت ترویج خودکشی و طب‌های جایگزین خطرناک
• 71. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
• 72. مدیریت موضوعات حساس در LLMs
• 73. چارچوب علمی و فقهی رسمی در موضوعات دینی
• 74. اقتصاد و بانکداری اسلامی در LLMs
• 75. هنر و موسیقی در چارچوب مجوزهای رسمی
• 76. روان‌شناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 77. تاریخ و سیاست در چارچوب منافع ملی
• 78. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 79. تنظیم دقیق مدل‌ها برای کاربردهای خاص
• 80. تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
• 81. تنظیم دقیق برای دامنه‌های خاص (پزشکی، حقوقی)
• 82. روش‌های تنظیم دقیق مؤثر
• 83. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 84. معیارهای ارزیابی کیفی و کمی
• 85. متریک‌های رایج ارزیابی (BLEU, ROUGE)
• 86. ارزیابی انسانی
• 87. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 88. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 89. پیشرفت‌های آینده در معماری‌ها
• 90. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 91. مدل‌های زبان بزرگ کوچک‌تر و کارآمدتر
• 92. کاربردهای نوظهور LLMs
• 93. پژوهش‌های مرتبط با LLMs در ایران
• 94. توانمندسازی داخلی در حوزه LLMs
• 95. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 96. مروری بر مفاهیم کلیدی
• 97. نگاهی به آینده و فرصت‌ها
• 98. توصیه‌های کاربردی برای توسعه‌دهندگان
• 99. اهمیت یادگیری مستمر در حوزه LLMs
• 100. نقش LLMs در پیشرفت علمی و فناوری