فلش‌کارت‌های آموزشی راه‌اندازی و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) متن‌باز بر روی سیستم‌های شخصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) متن‌باز بر روی سیستم‌های شخصی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و مدل‌های محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 2. مفاهیم پایه پردازش توزیع‌شده
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 4. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 6. معماری‌های پیشرفته LLM
• 7. روش‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 9. معرفی مدل‌های متن‌باز
• 10. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 11. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 12. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 13. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs
• 14. پیاده‌سازی LLMs بر روی سیستم‌های شخصی
• 15. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 16. معرفی ابزارهای متن‌باز برای LLMs
• 17. مدل‌های زبان بزرگ محلی
• 18. ملاحظات سخت‌افزاری برای LLMs
• 19. بهینه‌سازی عملکرد LLMs
• 20. روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 21. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 22. پردازش موازی و توزیع‌شده برای LLMs
• 23. معماری‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 24. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 25. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 28. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 29. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 30. بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
• 31. Word2Vec و GloVe
• 32. مدل‌های زبانی آماری
• 33. مدل‌های زبانی عصبی
• 34. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
• 35. پاکسازی متن
• 36. توکن‌سازی (Tokenization)
• 37. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 38. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 39. ساخت واژگان (Vocabulary Building)
• 40. تولید متن با LLMs
• 41. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
• 42. تولید متن خلاقانه
• 43. کاربرد LLMs در تولید محتوا
• 44. ترجمه ماشینی با LLMs
• 45. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 46. پاسخ به پرسش با LLMs
• 47. تحلیل احساسات با LLMs
• 48. طبقه‌بندی متن با LLMs
• 49. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 50. مدل‌های زبان بزرگ برای کدنویسی
• 51. تولید کد با LLMs
• 52. اشکال‌زدایی کد با LLMs
• 53. مستندسازی کد با LLMs
• 54. کاربردهای LLMs در برنامه‌های کاربردی
• 55. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 56. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
• 57. تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 58. مدیریت دانش با LLMs
• 59. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
• 60. ملاحظات امنیتی در LLMs
• 61. حملات متداول به LLMs
• 62. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 63. حفاظت از مدل در برابر دستکاری
• 64. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 65. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 66. تکنیک‌های XAI (Explainable AI)
• 67. ارزیابی و اعتبارسنجی LLMs
• 68. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 69. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 70. تست و اعتبارسنجی مدل‌های محلی
• 71. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی
• 72. حق نشر و استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 73. توافق‌نامه‌های مجوز (Licenses)
• 74. مدیریت مجوزهای نرم‌افزاری
• 75. پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های ابری (اختیاری)
• 76. مقایسه با راه‌حل‌های ابری
• 77. ملاحظات هزینه و مقیاس‌پذیری
• 78. امنیت در محیط‌های ابری
• 79. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 80. روندهای تحقیقاتی نوین
• 81. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 82. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 84. توسعه پایدار و اخلاقی LLMs
• 85. همکاری و اشتراک دانش در جامعه LLM
• 86. فرهنگ متن‌باز و توسعه جامعه
• 87. آموزش و توانمندسازی کاربران
• 88. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 89. ایجاد محتوای آموزشی با LLMs
• 90. تحلیل نتایج یادگیری با LLMs
• 91. پشتیبانی از فراگیران با LLMs
• 92. کاربرد LLMs در علوم مختلف
• 93. علوم پایه و مهندسی
• 94. علوم انسانی و اجتماعی
• 95. هنر و طراحی
• 96. پزشکی و سلامت
• 97. توسعه ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری
• 98. مدیریت پروژه و برنامه‌ریزی
• 99. تحلیل ریسک و پیش‌بینی
• 100. بهبود فرایندهای سازمانی