دوره توسعه سیستم‌های خلاصه‌سازی مقیاس‌پذیر با LLM ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه سیستم‌های خلاصه‌سازی مقیاس‌پذیر با LLM ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. آموزش پیش‌نمونه مدل‌های زبان بزرگ
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 6. مفاهیم پایه خلاصه‌سازی متن
• 7. انواع روش‌های خلاصه‌سازی (انتزاعی و استخراجی)
• 8. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 9. معیارهای ارزیابی سنتی (BLEU, ROUGE)
• 10. محدودیت‌های معیارهای سنتی
• 11. مقدمه بر پلتفرم‌های توسعه LLM
• 12. TensorFlow و Keras برای LLMs
• 13. PyTorch برای LLMs
• 14. کتابخانه‌های متن‌باز برای LLMs (Hugging Face)
• 15. مدیریت داده برای آموزش LLM
• 16. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 17. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر توکن
• 19. کار با داده‌های حجیم متنی
• 20. مفاهیم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 21. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 22. معماری میکروسرویس برای LLMs
• 23. مدیریت حافظه و پردازش در مقیاس بزرگ
• 24. بهینه‌سازی حافظه برای LLMs
• 25. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 26. استفاده از GPU و TPU برای شتاب‌دهی
• 27. پردازش موازی و توزیع‌شده با PyTorch/TensorFlow
• 28. بهینه‌سازی زمان استنتاج (Inference)
• 29. مدل‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر ترنسفورمر
• 30. مدل‌های Encoder-Decoder برای خلاصه‌سازی
• 31. مدل‌های Decoder-only برای خلاصه‌سازی
• 32. خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 33. چالش‌های خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 34. روش‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر بخش‌بندی (Chunking)
• 35. خلاصه‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Summarization)
• 36. استفاده از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (IR)
• 37. بازیابی اسناد مرتبط برای خلاصه‌سازی
• 38. بهینه‌سازی فرایند بازیابی
• 39. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی اخبار
• 40. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 41. خلاصه‌سازی متون حقوقی
• 42. خلاصه‌سازی مکالمات (چت‌ها)
• 43. خلاصه‌سازی خلاصه‌ها (Summarizing Summaries)
• 44. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 45. تنظیم دقیق با استفاده از پارامترهای کم (LoRA, Adapters)
• 46. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق LLMs
• 47. استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
• 48. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 49. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبان
• 50. کاهش سوگیری در LLMs
• 51. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 52. ملاحظات شرعی در استفاده از LLMs
• 53. چارچوب‌های فقهی در حوزه هوش مصنوعی
• 54. احکام مربوط به داده و اطلاعات
• 55. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها (اشاره به ممنوعیت موارد خلاف)
• 56. مبانی اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
• 57. اصول خانواده در روانشناسی ایرانی-اسلامی
• 58. اصول پوشش شرعی در رسانه‌های آموزشی
• 59. ملاحظات شرعی در محتوای آموزشی
• 60. چارچوب‌های شرعی در هنر و سینما
• 61. مبانی تاریخی ایران باستان (بدون تحریف)
• 62. مبانی تاریخ صدر اسلام (با تأکید بر تشیع)
• 63. روابط بین‌الملل از منظر منافع ملی ایران
• 64. اصول hukum و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 65. توسعه سیستم‌های خلاصه‌سازی با رویکرد مقیاس‌پذیر
• 66. طراحی معماری سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 67. انتخاب مدل LLM مناسب برای خلاصه‌سازی
• 68. تنظیم مدل برای وظایف خاص خلاصه‌سازی
• 69. استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی در محیط عملیاتی
• 70. مانیتورینگ و نگهداری سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 71. بهبود مستمر کیفیت خلاصه‌سازی
• 72. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 73. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 74. شاخص‌گذاری و جستجو در پایگاه‌های داده برداری
• 75. ادغام LLMs با سیستم‌های موجود
• 76. کاربرد LLMs در تولید محتوای آموزشی
• 77. خلاصه‌سازی متون درسی
• 78. تولید سوالات امتحانی از متون
• 79. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLMs
• 80. آموزش مفاهیم پیچیده با LLMs
• 81. ارائه خلاصه‌های متناسب با سطوح مختلف یادگیری
• 82. ارزیابی اثربخشی سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 83. مطالعات موردی در پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 84. آینده پژوهی در حوزه LLMs و خلاصه‌سازی
• 85. مروری بر آخرین تحقیقات در خلاصه‌سازی
• 86. چالش‌های عملیاتی در مقیاس بزرگ
• 87. استراتژی‌های ورود به بازار برای سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 88. توسعه محصولات نوآورانه مبتنی بر خلاصه‌سازی
• 89. مدیریت پروژه در توسعه سیستم‌های LLM
• 90. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 91. مستندسازی فنی سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 92. کارگاه عملی: ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی ساده
• 93. تمرین: بهینه‌سازی یک مدل خلاصه‌سازی
• 94. پروژه: توسعه یک سیستم خلاصه‌سازی پیشرفته
• 95. تحلیل نتایج پروژه و ارائه گزارش
• 96. مبانی اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار
• 97. اصول همکاری تیمی در پروژه‌های فنی
• 98. مقدمه‌ای بر کسب‌وکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 99. مدل‌های درآمدی برای سیستم‌های خلاصه‌سازی
• 100. استراتژی‌های بازاریابی محتوایی