فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ: از ناظر علاقه‌مند تا توسعه‌دهنده NLP خبره

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ: از ناظر علاقه‌مند تا توسعه‌دهنده NLP خبره

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه و سیر تحول مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی: RNN و LSTM
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در پردازش زبان طبیعی
• 6. معماری ترنسفورمر: انقلابی در مدل‌های زبانی
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و اهمیت آن
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. اهمیت داده‌ها در آموزش مدل‌های زبانی
• 10. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 11. توکنیزاسیون (Tokenization) و روش‌های آن
• 12. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
• 13. تعبیه‌سازی کلمات از نوع FastText
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
• 15. آموزش مدل BERT و مفاهیم آن
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 17. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 18. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های زبانی
• 19. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 20. استخراج روابط از متن
• 21. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 22. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 24. مدل‌های زبانی برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 25. کاربردهای مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 26. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 27. مدل GPT-2 و قابلیت‌های آن
• 28. مدل GPT-3 و ابعاد جدیدی از تولید متن
• 29. کاربرد مدل‌های GPT در تولید محتوا
• 30. مدل‌های زبانی برای تشخیص اسپم
• 31. مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 33. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
• 34. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 35. مدل‌های زبانی در حوزه مالی (با رعایت چارچوب اسلامی)
• 36. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 37. سوگیری در مدل‌های زبانی و راهکارهای مقابله
• 38. امنیت و حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 39. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 40. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 41. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 42. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 44. معماری‌های پیشرفته در LLMs
• 45. تکنیک‌های بهینه‌سازی در LLMs
• 46. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 47. کاربرد LLMs در تولید کد
• 48. LLMs برای خلاصه‌سازی اسناد بلند
• 49. LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. LLMs برای تحلیل داده‌های حجیم
• 51. LLMs و تعامل انسان و ماشین
• 52. طراحی پرامپت (Prompt Engineering) برای LLMs
• 53. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 54. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 55. LLMs و شخصی‌سازی تجربیات کاربر
• 56. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 57. LLMs برای تحلیل و درک اسناد پیچیده
• 58. LLMs در حوزه پژوهش و توسعه
• 59. LLMs و نوآوری در کسب‌وکار
• 60. مدیریت و استقرار LLMs
• 61. ملاحظات امنیتی در کار با LLMs
• 62. ارزیابی و اعتبارسنجی LLMs
• 63. مقایسه LLMs مختلف
• 64. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در LLMs
• 66. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در LLMs
• 67. مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منبع
• 68. کاربرد LLMs در تولید و ویرایش محتوای چندرسانه‌ای
• 69. LLMs و هوش مصنوعی مولد
• 70. تکنیک‌های کاهش ابعاد در LLMs
• 71. پردازش زبان طبیعی در لبه (Edge NLP)
• 72. LLMs برای درک و تولید زبان طبیعی گفتاری
• 73. کاربرد LLMs در پردازش سیگنال‌های صوتی
• 74. LLMs در تشخیص و تولید گفتار
• 75. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی گفتاری
• 76. LLMs و تعامل با سیستم‌های صوتی
• 77. LLMs برای ترجمه صوتی بلادرنگ
• 78. LLMs و پردازش زبان طبیعی در رباتیک
• 79. کاربرد LLMs در اتوماسیون فرآیندها
• 80. LLMs و بهبود تجربه کاربری در نرم‌افزارها
• 81. LLMs برای تحلیل بازخورد مشتریان
• 82. LLMs در توسعه بازی‌های ویدئویی
• 83. LLMs و خلق داستان‌های تعاملی
• 84. LLMs در حوزه پزشکی برای تحلیل گزارشات
• 85. LLMs برای کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 86. LLMs در حوزه حقوقی برای تحلیل پرونده‌ها
• 87. LLMs در حوزه آموزش برای تولید محتوای درسی
• 88. LLMs و اهمیت رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 89. توسعه مدل‌های زبانی با رویکرد اسلامی
• 90. کاربرد LLMs در استخراج احکام فقهی (با احتیاط)
• 91. LLMs و تحلیل متون دینی (با احتیاط)
• 92. تکنیک‌های ارزیابی اخلاقی LLMs
• 93. مدل‌های زبانی مسئولیت‌پذیر
• 94. آموزش و توانمندسازی توسعه‌دهندگان NLP
• 95. گام‌های بعدی در توسعه مدل‌های زبانی
• 96. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 97. نوآوری‌های اخیر در حوزه LLMs
• 98. مبانی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در پروژه‌ها
• 99. چالش‌های فنی در استقرار LLMs