فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت مدل‌های زبانی سفارشی با استفاده از ترنسفورمرها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های زبانی سفارشی با استفاده از ترنسفورمرها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر: نگاهی عمیق
• 4. لایه توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 5. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 6. کدگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 7. نمایش کلمات (Word Embeddings) و انواع آن
• 8. روش‌های پیشرفته نمایش کلمات (Word2Vec, GloVe)
• 9. یادگیری نمایش‌های ترنسفورمر (Transformer Embeddings)
• 10. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 11. پاکسازی متن: حذف نویز و نرمال‌سازی
• 12. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
• 13. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های ترنسفورمر
• 14. مفاهیم اولیه مدل‌های زبانی
• 15. انتروپی و پرپلکسیتی در مدل‌های زبانی
• 16. آموزش مدل‌های زبانی: روش‌های مختلف
• 17. نظارت شده، نیمه‌نظارت شده و بدون نظارت
• 18. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و چالش‌های آن‌ها
• 20. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 22. محدودیت‌های مدل‌های ترن‌هاد در پردازش توالی‌های طولانی
• 23. معرفی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 24. فاز پیش‌آموزش (Pre-training Phase)
• 25. فاز تنظیم دقیق (Fine-tuning Phase)
• 26. معماری BERT و نحوه کار آن
• 27. تکنیک‌های Masked Language Model (MLM)
• 28. تکنیک‌های Next Sentence Prediction (NSP)
• 29. کاربردهای BERT در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 30. مدل‌های GPT و معماری آن‌ها
• 31. تولید متن با استفاده از مدل‌های GPT
• 32. کاربردهای GPT در تولید محتوا
• 33. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 34. انتخاب معماری مناسب برای مدل سفارشی
• 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 36. مجموعه داده‌های اختصاصی برای آموزش سفارشی
• 37. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های مورد نیاز
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 39. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 40. ارزیابی دقت مدل در وظایف خاص
• 41. روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 42. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 43. مدل‌های خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 44. مدل‌های خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 46. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 47. معماری ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 48. مجموعه داده‌های موازی برای ترجمه
• 49. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی (BLEU Score)
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه
• 51. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخ به سوال
• 52. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ تولیدی
• 54. آموزش مدل‌ها برای درک زمینه سوال
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 56. شناسایی احساسات در متن (مثبت، منفی، خنثی)
• 57. تحلیل احساسات در مقیاس عمیق‌تر (خشم، شادی، غم)
• 58. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل احساسات
• 59. کاربرد مدل‌های زبانی در دسته‌بندی متن
• 60. دسته‌بندی اسناد، اخبار، نظرات
• 61. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای دسته‌بندی
• 62. تنظیم دقیق مدل‌ها برای دسته‌بندی متن
• 63. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 64. شناسایی افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها
• 65. تنظیم دقیق مدل‌ها برای NER
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید کد
• 67. کدنویسی با کمک هوش مصنوعی
• 68. آموزش مدل‌ها برای درک زبان برنامه‌نویسی
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن خلاقانه
• 70. نوشتن داستان، شعر، نمایشنامه
• 71. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی تولیدی
• 72. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 73. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 74. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 75. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بر روی سخت‌افزار
• 76. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و کارایی
• 77. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های محبوب (Hugging Face, TensorFlow, PyTorch)
• 78. تکنیک‌های توزیع شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 79. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 80. ارتباط با جامعه علمی و توسعه‌دهندگان
• 81. آخرین روندها و نوآوری‌ها در مدل‌های زبانی
• 82. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 83. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 84. یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 85. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 86. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های زبانی
• 87. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 88. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 89. منابع داده‌ای فارسی برای آموزش مدل‌ها
• 90. تنظیم دقیق مدل‌های موجود برای زبان فارسی
• 91. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 92. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در مدل‌های فارسی
• 93. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
• 94. ارائه محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 95. سیستم‌های هوشمند کمک آموزشی
• 96. ارزیابی پیشرفت دانش‌آموزان با مدل‌های زبانی
• 97. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 98. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 99. تحلیل متون پزشکی و پژوهش‌های علمی
• 100. پشتیبانی از بیماران با چت‌بات‌های هوشمند