فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پردازش متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پردازش متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: مدل‌های مولد هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده در هوش مصنوعی
• 2. اصول یادگیری ماشین برای مدل‌های مولد
• 3. آشنایی با معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 5. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTMs)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRUs)
• 7. مقدمه‌ای بر ترانسفورمرها در پردازش زبان
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 9. مدل‌های ترانسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
• 10. معماری ترانسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 12. معرفی مدل‌های زبانی
• 13. آموزش مدل‌های زبانی
• 14. مبانی مدل‌های زبانی مولد
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 16. معماری GPT و خانواده آن
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر BERT
• 18. مفاهیم پیشرفته در LLMs
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. آموزش با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 21. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 22. معیارهای ارزیابی LLMs
• 23. روش‌های ارزیابی کمی
• 24. روش‌های ارزیابی کیفی
• 25. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. تولید متن خلاقانه
• 27. خلاصه‌سازی متن
• 28. ترجمه ماشینی
• 29. پاسخگویی به سوالات
• 30. تولید کد
• 31. کاربردهای LLMs در کسب و کار
• 32. کاربردهای LLMs در آموزش
• 33. کاربردهای LLMs در پژوهش
• 34. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 35. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 36. مدل‌های زبانی فارسی
• 37. کاربرد LLMs برای زبان فارسی
• 38. مقدمه‌ای بر سیستم‌های GPU
• 39. معماری GPU و موازی‌سازی
• 40. پردازنده‌های گرافیکی و محاسبات علمی
• 41. GPU برای یادگیری عمیق
• 42. سیستم‌های مبتنی بر GPU
• 43. مدیریت حافظه در GPU
• 44. نرم‌افزارهای مرتبط با GPU
• 45. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 46. TensorFlow و Keras
• 47. PyTorch
• 48. استفاده از GPU با TensorFlow
• 49. استفاده از GPU با PyTorch
• 50. بهینه‌سازی مدل‌ها برای GPU
• 51. نکات عملی برای استفاده از GPU
• 52. ملاحظات امنیتی در استفاده از سیستم‌های پردازشی
• 53. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 54. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 55. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 58. کاربردهای اخلاقی LLMs
• 59. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 61. راهکارهای کاهش سوگیری
• 62. امنیت در مدل‌های مولد
• 63. حملات به مدل‌های مولد
• 64. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 65. ملاحظات حقوقی و مقرراتی
• 66. قوانین مربوط به هوش مصنوعی
• 67. چارچوب‌های قانونی در ایران
• 68. مقررات مربوط به داده‌ها
• 69. استانداردهای پردازش داده
• 70. اصول حفاظت از داده‌ها
• 71. امنیت داده‌ها در سیستم‌های ابری
• 72. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 73. برنامه‌ریزی پروژه هوش مصنوعی
• 74. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 75. ارتباطات در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 76. مستندسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 77. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 78. مطالعات موردی در هوش مصنوعی
• 79. پیاده‌سازی LLMs در صنایع مختلف
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs
• 81. درس‌های آموخته از پروژه‌های LLMs
• 82. آینده مدل‌های مولد
• 83. روندهای جدید در LLMs
• 84. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 85. هوش مصنوعی تعاملی
• 86. تأثیر LLMs بر جوامع
• 87. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی
• 88. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 89. کارآفرینی در صنعت هوش مصنوعی
• 90. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 91. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف توسعه پایدار
• 92. تولید محتوای سازگار با اصول شرعی
• 93. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش دینی
• 94. تولید محتوای آموزشی اسلامی
• 95. مطالعه تطبیقی مدل‌های زبانی
• 96. کاربرد LLMs در تحلیل متون دینی
• 97. پردازش زبان فارسی در متون مذهبی
• 98. تولید متون اخلاقی با LLMs
• 99. مباحث فقهی در پردازش زبان
• 100. ارزیابی اخلاقی مدل‌های زبانی