دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای پردازش متن و تصویر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای پردازش متن و تصویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. تاریخچه و سیر تکامل LLMs
• 6. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 8. پردازش زبان طبیعی (NLP) با LLMs
• 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 10. کاربردهای LLMs در پردازش متن
• 11. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 12. ترجمه ماشینی با LLMs
• 13. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 14. پاسخ به سوالات با LLMs
• 15. تحلیل احساسات با LLMs
• 16. دسته‌بندی متن با LLMs
• 17. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 18. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 19. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 20. مدل‌های مولد متن
• 21. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی (Fine-Tuning) LLMs
• 22. چرا بهینه‌سازی LLMs نیاز داریم؟
• 23. انواع روش‌های بهینه‌سازی LLMs
• 24. بهینه‌سازی پارامترهای کامل (Full Fine-Tuning)
• 25. بهینه‌سازی پارامترهای کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 26. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 27. روش Prefix Tuning
• 28. روش Prompt Tuning
• 29. روش Adapter Tuning
• 30. انتخاب روش بهینه‌سازی مناسب
• 31. مجموعه داده‌های بهینه‌سازی
• 32. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 34. ارزیابی مدل‌های پردازش متن
• 35. ارزیابی مدل‌های پردازش تصویر
• 36. چالش‌های بهینه‌سازی LLMs
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 38. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 39. کاهش سوگیری در LLMs
• 40. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 41. کاربردهای LLMs در پردازش تصویر
• 42. مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 44. معماری‌های مشهور CNN
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 46. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای تصویر
• 47. مدل‌های زبانی-تصویری (Vision-Language Models)
• 48. معماری CLIP
• 49. معماری DALL-E
• 50. معماری Stable Diffusion
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی-تصویری
• 52. کاربردهای بهینه‌سازی در پردازش تصویر
• 53. تشخیص اشیاء با LLMs
• 54. دسته‌بندی تصاویر با LLMs
• 55. تولید تصویر با LLMs
• 56. توضیح تصویر با LLMs
• 57. جستجوی تصویر با LLMs
• 58. تطبیق مدل‌های زبانی و تصویری
• 59. بهینه‌سازی مدل‌های متن به تصویر
• 60. بهینه‌سازی مدل‌های تصویر به متن
• 61. کاربرد LLMs در امنیت سایبری (مطابق چارچوب قانونی)
• 62. شناسایی بدافزارهای مبتنی بر متن
• 63. تحلیل گزارش‌های امنیتی
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 65. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. فیلترینگ مشارکتی
• 67. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 68. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا
• 69. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
• 71. توصیه‌گرهای محتوایی
• 72. توصیه‌گرهای مبتنی بر تعامل کاربر
• 73. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 74. کاربرد LLMs در حوزه آموزش (مطابق چارچوب قانونی)
• 75. تولید محتوای آموزشی
• 76. شخصی‌سازی فرایند یادگیری
• 77. ارزیابی خودکار تکالیف
• 78. سیستم‌های پرسش و پاسخ آموزشی
• 79. کاربرد LLMs در حوزه سلامت (مطابق چارچوب قانونی)
• 80. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 81. کمک به تشخیص اولیه
• 82. پیش‌بینی روند بیماری
• 83. تولید گزارش‌های پزشکی
• 84. کاربرد LLMs در حوزه تجارت و بازاریابی (مطابق چارچوب قانونی)
• 85. تحلیل رفتار مشتری
• 86. تولید محتوای بازاریابی
• 87. شخصی‌سازی تبلیغات
• 88. پشتیبانی مشتری خودکار
• 89. کاربرد LLMs در حوزه رسانه و خبر (مطابق چارچوب قانونی)
• 90. تولید اخبار کوتاه
• 91. دسته‌بندی اخبار
• 92. خلاصه‌سازی اخبار
• 93. شناسایی اخبار جعلی (مطابق چارچوب قانونی)
• 94. ملاحظات پیاده‌سازی LLMs در سازمان‌ها
• 95. انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 96. مدیریت منابع محاسباتی
• 97. مراحل استقرار مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 98. پایش و نگهداری مدل‌ها
• 99. آینده LLMs و یادگیری ماشین
• 100. روندهای نوظهور در LLMs