دوره کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
• 3. تابع پاداش و تابع ارزش
• 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
• 5. یادگیری Q
• 6. پیاده‌سازی یادگیری Q
• 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 8. معماری شبکه‌های عصبی برای DQN
• 9. تکنیک‌های بهبود DQN
• 10. Double DQN
• 11. Prioritized Experience Replay
• 12. Dueling DQN
• 13. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
• 14. یادگیری سیاست (Policy Gradient)
• 15. الگوریتم REINFORCE
• 16. Actor-Critic Methods
• 17. A2C (Advantage Actor-Critic)
• 18. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 19. PPO (Proximal Policy Optimization)
• 20. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 21. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 22. مدل‌های زبانی آماری
• 23. مدل‌های زبانی عصبی
• 24. معماری ترنسفورمر
• 25. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 26. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 27. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 28. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 29. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 30. یادگیری تقویتی برای بهبود تولید متن
• 31. بهینه‌سازی تابع پاداش برای تولید متن
• 32. پاداش مبتنی بر کیفیت زبانی
• 33. پاداش مبتنی بر انسجام متن
• 34. پاداش مبتنی بر مرتبط بودن متن
• 35. پاداش مبتنی بر دستور زبان
• 36. پاداش مبتنی بر سبک نگارش
• 37. پاداش مبتنی بر خلاقیت
• 38. تنظیم فراپارامترها در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 39. انتخاب عامل یادگیری تقویتی
• 40. انتخاب استراتژی یادگیری تقویتی
• 41. تنظیم نرخ یادگیری
• 42. تنظیم فاکتور تخفیف
• 43. تنظیم اندازه بچ
• 44. تنظیم نرخ اکتشاف
• 45. تنظیم اندازه حافظه تجربه
• 46. کاربرد یادگیری تقویتی در خلاصه‌سازی متن
• 47. تنظیم تابع پاداش برای خلاصه‌سازی
• 48. پاداش مبتنی بر میزان پوشش اطلاعات
• 49. پاداش مبتنی بر روانی و انسجام خلاصه
• 50. پاداش مبتنی بر عدم تکرار
• 51. کاربرد یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
• 52. تنظیم تابع پاداش برای ترجمه
• 53. پاداش مبتنی بر دقت ترجمه
• 54. پاداش مبتنی بر روانی ترجمه
• 55. پاداش مبتنی بر حفظ معنا
• 56. کاربرد یادگیری تقویتی در پاسخ به پرسش
• 57. تنظیم تابع پاداش برای پاسخ به پرسش
• 58. پاداش مبتنی بر صحت پاسخ
• 59. پاداش مبتنی بر کامل بودن پاسخ
• 60. پاداش مبتنی بر کوتاهی و ایجاز پاسخ
• 61. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید دیالوگ
• 62. تنظیم تابع پاداش برای تولید دیالوگ
• 63. پاداش مبتنی بر طبیعی بودن مکالمه
• 64. پاداش مبتنی بر حفظ زمینه مکالمه
• 65. پاداش مبتنی بر کاربردی بودن پاسخ
• 66. کاربرد یادگیری تقویتی در تصحیح خطا در متن
• 67. تنظیم تابع پاداش برای تصحیح خطا
• 68. پاداش مبتنی بر کاهش تعداد خطاها
• 69. پاداش مبتنی بر بهبود خوانایی
• 70. پاداش مبتنی بر حفظ معنای اصلی
• 71. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Inverse RL)
• 72. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
• 73. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های آماری زبانی
• 74. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های عصبی زبانی
• 75. چالش‌های یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 76. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی با یادگیری تقویتی
• 77. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی هوشمند
• 79. کاربرد در سامانه های آموزشی رسمی
• 80. بهینه سازی محتوای آموزشی
• 81. تولید سوالات تستی استاندارد
• 82. ارزیابی پاسخ های دانش آموزان
• 83. شخصی سازی مسیر یادگیری
• 84. تطبیق با نیازهای آموزشی
• 85. ملاحظات فنی پیاده سازی
• 86. استفاده از چارچوب های یادگیری عمیق
• 87. مدیریت منابع محاسباتی
• 88. ارزیابی مداوم عملکرد مدل
• 89. روش های ارتقاء مدل