فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با DeepSeek

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با DeepSeek

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معماری شبکه‌های عصبی
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 8. کاربرد LLM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. معماری ترنسفورمر
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 11. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 12. مبانی DeepSeek
• 13. معماری DeepSeek
• 14. تفاوت DeepSeek با سایر LLM ها
• 15. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه DeepSeek
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLM
• 17. پیش‌پردازش متن و توکنایز کردن
• 18. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی
• 19. آموزش مدل‌های زبان با DeepSeek
• 20. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 21. روش‌های بهینه‌سازی آموزش
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان
• 23. معیارهای ارزیابی LLM (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 24. اعتبارسنجی مدل‌ها
• 25. سفارشی‌سازی مدل‌های DeepSeek
• 26. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 27. روش‌های تنظیم دقیق موثر
• 28. آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
• 29. کاربرد DeepSeek در تولید متن
• 30. تولید متن خلاقانه
• 31. تولید متن خبری و تحلیلی
• 32. تولید کد برنامه‌نویسی
• 33. کاربرد DeepSeek در فهم زبان طبیعی
• 34. طبقه‌بندی متن
• 35. استخراج اطلاعات
• 36. پاسخ به سوالات
• 37. خلاصه‌سازی متن
• 38. ترجمه ماشینی
• 39. کاربرد DeepSeek در تجزیه و تحلیل احساسات
• 40. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات
• 41. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 42. کاربرد DeepSeek در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 43. طراحی معماری ربات گفتگو
• 44. توسعه منطق مکالمه
• 45. ادغام DeepSeek در ربات گفتگو
• 46. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLM
• 47. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 48. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 49. امنیت و حریم خصوصی در LLM
• 50. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 51. راهنمایی‌های اخلاقی در تولید محتوا با LLM
• 52. کاربرد DeepSeek در تحلیل داده‌های حجیم
• 53. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 54. تشخیص ناهنجاری
• 55. تجزیه و تحلیل گراف
• 56. کاربرد DeepSeek در توسعه بازی‌های هوشمند
• 57. ایجاد شخصیت‌های هوشمند در بازی
• 58. تولید محتوای پویا در بازی
• 59. کاربرد DeepSeek در سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. توسعه موتورهای توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
• 61. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. کاربرد DeepSeek در علوم پزشکی
• 63. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 64. کشف دارو
• 65. تحلیل داده‌های پزشکی
• 66. کاربرد DeepSeek در علوم حقوقی
• 67. تحلیل اسناد حقوقی
• 68. کمک به استخراج قوانین
• 69. کاربرد DeepSeek در آموزش
• 70. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 71. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 72. کاربرد DeepSeek در صنعت
• 73. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 74. مدیریت زنجیره تامین
• 75. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 76. کاربرد DeepSeek در امور مالی
• 77. تحلیل بازار سهام
• 78. شناسایی تقلب
• 79. مدیریت ریسک
• 80. کاربرد DeepSeek در تحقیقات علمی
• 81. تحلیل مقالات علمی
• 82. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها
• 83. تولید فرضیه‌های تحقیقاتی
• 84. بهینه‌سازی مدل‌های DeepSeek برای کاربردهای خاص
• 85. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 86. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 87. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 88. استقرار مدل‌های DeepSeek
• 89. استقرار در محیط‌های ابری
• 90. استقرار در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 91. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر
• 92. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 93. مقایسه DeepSeek با سایر چارچوب‌های LLM
• 94. TensorFlow و PyTorch
• 95. Hugging Face Transformers
• 96. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 97. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
• 98. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
• 99. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
• 100. روش‌های نوظهور در آموزش LLM