دوره کاربرد LLMs در تسهیل توسعه‌ی نسل جدید مواد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMs در تسهیل توسعه‌ی نسل جدید مواد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. مفاهیم بنیادی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 5. توکن‌سازی و ساخت واژگان در LLMs
• 6. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings) و نمایش معنایی
• 7. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: داده‌ها و روش‌ها
• 9. نظارت شده، نیمه‌نظارت شده و بدون نظارت در LLMs
• 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 13. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 14. تولید متن و کاربردهای آن
• 15. اصول مدل‌سازی مولد پیشرفته
• 16. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در NLP
• 17. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 18. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 19. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 20. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 21. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 22. انواع روش‌های خلاصه‌سازی
• 23. خلاصه‌سازی استخراجی و انتزاعی
• 24. LLMs و پرسش و پاسخ
• 25. انواع سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 26. معماری‌های نوین برای پرسش و پاسخ
• 27. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 28. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای ترجمه
• 29. چالش‌ها و پیشرفت‌ها در ترجمه ماشینی
• 30. LLMs و تحلیل احساسات
• 31. تشخیص احساسات در متن
• 32. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
• 33. LLMs و دسته‌بندی متن
• 34. روش‌های دسته‌بندی متن با LLMs
• 35. کاربرد در حوزه‌های مختلف
• 36. LLMs و درک مطلب
• 37. ارزیابی درک مطلب با LLMs
• 38. توسعه سیستم‌های درک مطلب پیشرفته
• 39. LLMs و تولید کد
• 40. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
• 41. تولید کد از توضیحات زبان طبیعی
• 42. LLMs و کشف دانش
• 43. استخراج دانش از متون علمی
• 44. کاربرد در پژوهش و توسعه مواد
• 45. اصول و مفاهیم علم مواد
• 46. طبقه‌بندی مواد و خواص آن‌ها
• 47. ساختار بلوری و میکروساختار مواد
• 48. خواص مکانیکی مواد
• 49. خواص حرارتی مواد
• 50. خواص الکتریکی و مغناطیسی مواد
• 51. خواص نوری مواد
• 52. خواص شیمیایی و خوردگی مواد
• 53. روش‌های شناسایی و مشخصه‌یابی مواد
• 54. میکروسکوپی و طیف‌سنجی در علم مواد
• 55. شبیه‌سازی و مدل‌سازی در علم مواد
• 56. مقدمات شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 57. مدل‌سازی اجزای محدود (FEM)
• 58. کاربرد LLMs در جستجوی ادبیات علمی مواد
• 59. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات
• 60. شناسایی روندها و شکاف‌های پژوهشی
• 61. کاربرد LLMs در پیش‌بینی خواص مواد
• 62. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص
• 63. توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 64. کاربرد LLMs در طراحی مواد جدید
• 65. سیستم‌های طراحی مواد مبتنی بر هوش مصنوعی
• 66. بهینه‌سازی طراحی مواد
• 67. کاربرد LLMs در سنتز و فرآوری مواد
• 68. پیش‌بینی مسیرهای سنتز
• 69. بهینه‌سازی پارامترهای فرآوری
• 70. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های تجربی مواد
• 71. پردازش و تفسیر داده‌های حاصل از آزمایش‌ها
• 72. شناسایی الگوها در داده‌های پیچیده
• 73. کاربرد LLMs در مستندسازی و گزارش‌دهی علمی
• 74. تولید خودکار بخش‌هایی از گزارش‌ها
• 75. کمک به نگارش مقالات علمی
• 76. کاربرد LLMs در آموزش علم مواد
• 77. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 78. شبیه‌سازی‌های آموزشی مبتنی بر LLMs
• 79. LLMs و مسائل اخلاقی در علم مواد
• 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 81. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 82. چالش‌های آینده LLMs در علم مواد
• 83. نوآوری‌های آتی و روندهای پیش رو
• 84. توسعه مدل‌های تخصصی‌تر برای علم مواد
• 85. ادغام LLMs با سایر ابزارهای هوش مصنوعی
• 86. کاربرد LLMs در توسعه مواد هوشمند
• 87. مواد با قابلیت پاسخ‌دهی به محرک‌ها
• 88. طراحی مواد نانو
• 89. کاربرد LLMs در توسعه مواد زیست‌سازگار
• 90. مواد برای کاربردهای پزشکی و پیوند
• 91. کاربرد LLMs در توسعه مواد پایدار و سبز
• 92. مواد با اثرات زیست‌محیطی کمتر
• 93. فناوری‌های نوین مواد و نقش LLMs
• 94. مواد پیشرفته برای انرژی و ذخیره‌سازی
• 95. مواد برای حوزه سلامت و پزشکی
• 96. مواد برای صنعت هوافضا و دفاع
• 97. کاربرد LLMs در مدیریت چرخه عمر مواد
• 98. از طراحی تا بازیافت
• 99. تحلیل اثرات زیست‌محیطی مواد با LLMs
• 100. مخاطرات و فرصت‌های آینده