دوره کاربرد LLMs در بازیابی اطلاعات تخصصی و دامنه-محور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMs در بازیابی اطلاعات تخصصی و دامنه-محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی پایگاه‌های دانش و ساختاردهی اطلاعات
• 3. شناخت مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات تخصصی
• 4. معماری پایه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. کدگذاری متن و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 8. نمایش برداری جملات و اسناد
• 9. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 11. مفاهیم کلیدی در دامنه-محور کردن (Domain Adaptation)
• 12. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف بازیابی اطلاعات
• 14. کاربرد LLMs در فهم پرس‌وجو (Query Understanding)
• 15. شناسایی نیت کاربر (Intent Recognition)
• 16. استخراج نهادهای نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 17. شناسایی روابط بین نهادها (Relation Extraction)
• 18. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متنی برای نتایج بازیابی
• 19. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 20. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 21. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) در اسناد تخصصی
• 22. کاربرد مدل‌سازی موضوع در بازیابی اطلاعات
• 23. مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ (Question Answering - QA)
• 24. سیستم‌های QA استخراجی
• 25. سیستم‌های QA انتزاعی
• 26. QA مبتنی بر پایگاه دانش
• 27. QA مبتنی بر متن
• 28. طراحی پرس‌وجوهای مؤثر برای LLMs
• 29. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 30. معیارهای ارزیابی دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 31. متریک‌های ارزیابی مانند F1-score و MAP
• 32. ارزیابی کیفی نتایج بازیابی
• 33. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 34. حفظ حریم خصوصی در بازیابی اطلاعات
• 35. مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 36. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری LLMs
• 37. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی (مثال: پزشکی)
• 38. بازیابی اطلاعات پزشکی با LLMs
• 39. فهم متون پزشکی و اصطلاحات تخصصی
• 40. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی (مثال: حقوق)
• 41. بازیابی اطلاعات حقوقی با LLMs
• 42. تحلیل اسناد حقوقی و قوانین
• 43. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی (مثال: مهندسی)
• 44. بازیابی اطلاعات مهندسی با LLMs
• 45. تحلیل مستندات فنی و گزارش‌ها
• 46. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی (مثال: مالی)
• 47. بازیابی اطلاعات مالی با LLMs
• 48. تحلیل گزارش‌های مالی و اقتصادی
• 49. مبانی بانکداری بدون ربا در ایران
• 50. اقتصاد اسلامی و چارچوب‌های فقهی
• 51. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
• 52. معاملات اسلامی و عقود شرعی
• 53. کاربرد LLMs در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 55. توصیه‌گرهای مشارکتی
• 56. ترکیب LLMs با سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای بازیابی در مقیاس بزرگ
• 58. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش LLMs
• 59. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 60. کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning) مدل‌ها
• 61. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 62. افزایش داده (Data Augmentation) با استفاده از LLMs
• 63. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 64. تحلیل احساسات در متون تخصصی
• 65. کاربرد LLMs در تشخیص موضوعات تکراری (Duplicate Detection)
• 66. کشف اطلاعات تکراری در مجموعه داده‌ها
• 67. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متون (Text Classification)
• 68. طبقه‌بندی اسناد تخصصی
• 69. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی LLMs
• 70. محافظت از داده‌های حساس
• 71. جلوگیری از حملات تزریق دستور (Prompt Injection)
• 72. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر LLMs
• 73. معماری کلی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 74. انتخاب مدل زبانی مناسب
• 75. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 76. مراحل پس‌پردازش نتایج بازیابی
• 77. ارزیابی عملکرد سیستم در عمل
• 78. بهبود مستمر سیستم‌های بازیابی
• 79. مطالعات موردی (Case Studies) در پیاده‌سازی LLMs
• 80. پیاده‌سازی موفق در سازمان‌های ایرانی
• 81. چالش‌های بومی‌سازی LLMs
• 82. آینده بازیابی اطلاعات با LLMs
• 83. روندهای نوظهور در تحقیقات LLMs
• 84. نقش LLMs در هوشمندسازی سازمان‌ها
• 85. توسعه ابزارهای کمکی برای متخصصان
• 86. یادگیری عمیق برای بازیابی اطلاعات پیشرفته
• 87. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 88. مدل‌های زبانی برای استدلال (Reasoning LLMs)
• 89. کاربرد LLMs در کشف دانش (Knowledge Discovery)
• 90. استخراج دانش از منابع غیرساختاریافته
• 91. تکنیک‌های ترکیب اطلاعات (Information Fusion)
• 92. نقش LLMs در ایجاد پایگاه‌های دانش پویا
• 93. پایگاه‌های دانش گراف (Knowledge Graphs) و LLMs
• 94. مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه‌های دانش
• 95. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی تخصصی
• 96. ملاحظات فرهنگی و زبانی در ترجمه
• 97. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 98. کاربرد LLMs در تولید کد (Code Generation)
• 99. کمک به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 100. تحلیل و فهم کد با LLMs