دوره هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی بزرگ بدون نظارت برای بازیابی اطلاعات با بازخورد تنبیهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی بزرگ بدون نظارت برای بازیابی اطلاعات با بازخورد تنبیهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. ساختارهای آماری زبان
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 5. مدل‌های زبانی سنتی (N-gram)
• 6. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 7. یادگیری عمیق برای زبان
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. واحد پردازش عصبی (GRU)
• 11. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. Word2Vec و GloVe
• 13. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 14. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 16. BERT و مشتقات آن
• 17. GPT و معماری‌های مشابه
• 18. مبانی بازیابی اطلاعات
• 19. الگوریتم‌های رتبه‌بندی اسناد
• 20. مدل‌های مبتنی بر بردار (Vector Space Model)
• 21. مدل‌های مبتنی بر زبان (Language Models)
• 22. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 23. متریک‌های ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
• 24. مفهوم هم‌راستاسازی (Alignment)
• 25. هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی
• 26. چالش‌های هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی
• 27. هم‌راستاسازی بدون نظارت (Unsupervised Alignment)
• 28. بازخورد تنبیهی (Contrastive Feedback)
• 29. طراحی بازخورد تنبیهی
• 30. تولید جفت‌های مثبت و منفی
• 31. یادگیری تنبیهی (Contrastive Learning)
• 32. توابع هزینه تنبیهی
• 33. کاربرد بازخورد تنبیهی در بازیابی اطلاعات
• 34. بهبود نتایج بازیابی اطلاعات
• 35. مدل‌های زبانی برای پرس‌وجو
• 36. مدل‌های زبانی برای اسناد
• 37. هم‌ترازی پرس‌وجو و سند
• 38. یادگیری عمیق برای تطابق پرس‌وجو-سند
• 39. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای بازیابی اطلاعات
• 40. مدل‌های تعاملی (Interaction Models)
• 41. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 42. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در بازیابی اطلاعات
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای بازیابی اطلاعات
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 45. ارزیابی مدل‌های هم‌راستا شده
• 46. تحلیل خطا در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 47. اهمیت داده‌های آموزشی
• 48. تولید داده‌های آموزشی با کیفیت
• 49. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 50. مدل‌های زبانی مقیاس‌پذیر
• 51. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 52. معماری‌های کارآمد برای مدل‌های زبانی
• 53. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 54. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجوی معنایی
• 56. جستجوی معنایی بر اساس پرس‌وجوهای طبیعی
• 57. بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
• 58. استفاده از گراف‌های دانش
• 59. ترکیب مدل‌های زبانی و گراف‌های دانش
• 60. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 61. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 62. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 64. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 67. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 68. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 69. هوش مصنوعی در کسب‌وکار و اقتصاد
• 70. هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 71. تحولات آینده در مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 73. هوش مصنوعی مولد
• 74. توسعه مدل‌های زبانی سازگار با فرهنگ ایرانی
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 76. تحلیل متون فارسی با هوش مصنوعی
• 77. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 78. خلاصه‌سازی خودکار متون فارسی
• 79. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 80. تولید محتوای متنی فارسی
• 81. مدل‌های زبانی برای درک مطلب فارسی
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در حفظ و ترویج زبان فارسی
• 83. پژوهش‌های نوین در حوزه مدل‌های زبانی
• 84. چالش‌های پژوهشی پیش رو
• 85. اهمیت همکاری‌های علمی بین‌المللی
• 86. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 87. آموزش و تربیت نیروی متخصص
• 88. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 89. مطالعات موردی در بازیابی اطلاعات
• 90. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 91. ارزیابی میدانی سیستم‌ها
• 92. درس آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 93. آینده پژوهش در هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی