دوره آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربردها و اخلاقیات هوش مصنوعی
• 5. معرفی پایتون برای هوش مصنوعی
• 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
• 8. کار با داده‌ها در پایتون
• 9. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 10. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 11. مبانی مدل‌های زبانی
• 12. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 13. مدل‌های زبانی آماری
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 15. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. چرا LLMs مهم هستند؟
• 17. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 19. انواع معماری‌های ترنسفورمر
• 20. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 21. مفهوم پیش‌آموزش (Pre-training)
• 22. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
• 23. فرآیند پیش‌آموزش
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 25. چرا تنظیم دقیق لازم است؟
• 26. روش‌های تنظیم دقیق
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 28. مثال: تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 29. مثال: تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
• 30. مثال: تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 31. مدل‌های زبانی بزرگ محبوب
• 32. معرفی GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 33. معرفی BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 34. معرفی مدل‌های دیگر (مانند RoBERTa, XLNet)
• 35. کار با مدل‌های زبانی در پایتون
• 36. کتابخانه Hugging Face Transformers
• 37. نصب و راه‌اندازی Hugging Face
• 38. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 39. استفاده از مدل‌ها برای تولید متن
• 40. استفاده از مدل‌ها برای طبقه‌بندی متن
• 41. استفاده از مدل‌ها برای استخراج اطلاعات
• 42. استفاده از مدل‌ها برای تشخیص احساسات
• 43. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 44. نوشتن شعر و داستان با LLMs
• 45. تولید کد با LLMs
• 46. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 47. پاسخ به سوالات بر اساس متن
• 48. ترجمه ماشینی با LLMs
• 49. تحلیل و تفسیر متن با LLMs
• 50. کاربرد LLMs در چت‌بات‌ها
• 51. طراحی و پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده
• 52. ارزیابی عملکرد LLMs
• 53. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 54. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی متن
• 55. معیارهای ارزیابی وظایف NLP
• 56. چالش‌های اخلاقی در استفاده از LLMs
• 57. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 58. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 59. تولید محتوای نادرست و گمراه‌کننده
• 60. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
• 61. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. روندهای تحقیقاتی جدید
• 63. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 64. کاربرد LLMs در حوزه‌های مختلف
• 65. LLMs در آموزش و پرورش
• 66. LLMs در پزشکی و سلامت
• 67. LLMs در حقوق و قانون
• 68. LLMs در کسب و کار و بازاریابی
• 69. نکات پیشرفته در تنظیم دقیق
• 70. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 71. استفاده از داده‌های کم برای تنظیم دقیق
• 72. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 73. روش‌های فعال‌سازی (Prompt Engineering)
• 74. مفهوم فعال‌سازی
• 75. نوشتن فعال‌سازهای مؤثر
• 76. استفاده از فعال‌سازی برای وظایف مختلف
• 77. فعال‌سازی زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
• 78. مدل‌های زبانی سفارشی
• 79. آموزش مدل زبانی از ابتدا
• 80. ملاحظات مربوط به داده و منابع محاسباتی
• 81. استقرار مدل‌های زبانی
• 82. چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ
• 83. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای استقرار
• 84. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 85. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌های آموزشی
• 86. تولید محتوای آموزشی با AI
• 87. شخصی‌سازی یادگیری با AI
• 88. ارزیابی و بازخورد خودکار
• 89. آینده آموزش با هوش مصنوعی
• 90. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 91. حفاظت از داده‌های حساس
• 92. جلوگیری از سوءاستفاده
• 93. تدوین سیاست‌های استفاده اخلاقی
• 94. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های بزرگ
• 95. شناسایی الگوها و روندها
• 96. پیش‌بینی و مدل‌سازی
• 97. کاربرد LLMs در پشتیبانی مشتری
• 98. پاسخگویی خودکار به سوالات متداول
• 99. ارائه راهنمایی و پشتیبانی
• 100. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه