دوره هرس حساس به داده در مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس حساس به داده در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. ساختار و معماری ترانسفورمرها
• 4. لایه توجه (Attention Mechanism)
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 6. مفاهیم اساسی در NLP
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متون
• 9. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 10. Word2Vec و GloVe
• 11. نحوه آموزش مدل‌های زبانی
• 12. تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 13. روش‌های تنظیم هایپرپارامترها
• 14. مجموعه داده‌های مورد استفاده در NLP
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. معیارهای سنجش کیفیت در NLP
• 17. مدل‌های زبانی آماری
• 18. مدل‌های زبانی عصبی
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 21. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 22. تفاوت RNN، LSTM و GRU
• 23. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 24. دسته‌بندی متون
• 25. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 26. تحلیل احساسات متون
• 27. ترجمه ماشینی آماری
• 28. ترجمه ماشینی عصبی
• 29. معماری‌های پیشرفته ترانسفورمر
• 30. BERT: مدل زبانی دوطرفه
• 31. GPT: مدل زبانی مولد
• 32. ترنسفورمرهای دیگر (RoBERTa, XLNet)
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 34. کاربرد Fine-tuning در وظایف NLP
• 35. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 36. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 37. پردازش موازی و توزیع‌شده
• 38. سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش
• 39. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 40. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 41. کاهش ابعاد مدل‌های زبانی
• 42. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 43. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 44. هرس کردن وزن‌ها (Weight Pruning)
• 45. کوانتیزاسیون مدل‌ها (Quantization)
• 46. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید محتوا
• 47. تولید متن خلاقانه
• 48. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 49. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 50. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 51. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها
• 52. طراحی مکالمات مؤثر
• 53. مدیریت وضعیت مکالمه
• 54. ارزیابی کیفیت چت‌بات‌ها
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده
• 56. استخراج اطلاعات از اسناد
• 57. شناسایی الگوهای پنهان در متن
• 58. تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 59. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 60. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 61. ارزیابی خودکار تکالیف
• 62. تولید سؤالات امتحانی
• 63. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 64. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 65. راه‌های مقابله با سوگیری
• 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 67. امنیت مدل‌های زبانی
• 68. حملات متقابل (Adversarial Attacks)
• 69. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 70. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 71. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 72. استانداردهای توسعه پایدار
• 73. تأثیرات اجتماعی مدل‌های زبانی
• 74. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 75. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 76. یادگیری تقویتی در NLP
• 77. کاربرد هوش مصنوعی در علوم اسلامی
• 78. استفاده از مدل‌های زبانی در فقه
• 79. تحلیل متون روایی و روایات
• 80. دایرةالمعارف‌های هوشمند دینی
• 81. مفاهیم فقهی در مدل‌های زبانی
• 82. تدوین احکام شرعی با کمک هوش مصنوعی
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در تفسیر قرآن
• 84. تحلیل تفاسیر کهن و جدید
• 85. استخراج مفاهیم اخلاقی از متون دینی
• 86. مدل‌های زبانی برای آموزش مفاهیم دینی
• 87. تولید محتوای آموزشی سازگار با موازین شرعی
• 88. ارزیابی سازگاری محتوا با شرع
• 89. مدل‌های زبانی و کتابخانه‌های دینی
• 90. فهرست‌نویسی و بازیابی اطلاعات دینی
• 91. سیستم‌های توصیه‌گر محتوای دینی
• 92. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 93. احکام ناظر به تولید محتوا
• 94. مسئولیت شرعی توسعه‌دهندگان
• 95. تعامل انسان و ماشین از منظر شرعی
• 96. کسب دانش حلال با هوش مصنوعی
• 97. پرهیز از محتوای حرام
• 98. رعایت حدود شرعی در آموزش
• 99. تأثیرات فرهنگی مدل‌های زبانی
• 100. حفظ هویت ایرانی-اسلامی