فلش‌کارت‌های آموزشی سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد اسلامی-ایرانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد اسلامی-ایرانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبان بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 5. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش LLMs
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 8. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل‌ها
• 9. تنظیم دقیق با مجموعه داده‌های کوچک
• 10. تنظیم دقیق با روش‌های پیشرفته
• 11. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 12. سفارشی‌سازی مدل‌های زبان برای کاربردهای خاص
• 13. مدل‌های زبان بزرگ و اخلاق در هوش مصنوعی
• 14. ملاحظات شرعی و فقهی در مدل‌های زبان بزرگ
• 15. کاربردهای اسلامی مدل‌های زبان بزرگ
• 16. تولید محتوای دینی با LLMs
• 17. پاسخگویی به سوالات شرعی با LLMs
• 18. استفاده از LLMs در آموزش قرآن و حدیث
• 19. شناسایی و مقابله با محتوای گمراه‌کننده دینی
• 20. مدل‌های زبان و خانواده در چارچوب ایرانی-اسلامی
• 21. کاربرد LLMs در مشاوره خانواده اسلامی
• 22. تولید محتوای آموزشی مناسب خانواده
• 23. مدل‌های زبان و اقتصاد مقاومتی
• 24. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی فرآیندهای اقتصادی
• 25. تحلیل داده‌های اقتصادی با LLMs
• 26. مدل‌های زبان و سلامت روان بر مبنای مبانی اسلامی
• 27. مشاوره‌های سلامت روان با رویکرد اسلامی
• 28. شناسایی و مدیریت استرس با LLMs
• 29. مدل‌های زبان و حقوق شهروندی در ایران
• 30. کاربرد LLMs در اطلاع‌رسانی حقوقی
• 31. تحلیل قوانین و مقررات با LLMs
• 32. مدل‌های زبان و توسعه علمی-فناوری در ایران
• 33. کاربرد LLMs در پژوهش و نوآوری
• 34. تولید مقالات علمی با کمک LLMs
• 35. مدل‌های زبان و هویت ملی و فرهنگی
• 36. کاربرد LLMs در حفظ و ترویج زبان فارسی
• 37. تولید محتوای فرهنگی و تاریخی با LLMs
• 38. مدل‌های زبان و امنیت سایبری در چارچوب قوانین ایران
• 39. شناسایی تهدیدات سایبری با LLMs
• 40. مدل‌های زبان در دفاع سایبری
• 41. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان
• 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 43. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌ها
• 44. تنظیم دقیق با داده‌های خاص فرهنگی
• 45. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای زبان فارسی
• 46. تطبیق مدل‌ها با گویش‌های محلی
• 47. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
• 48. خلاصه‌سازی متون با LLMs
• 49. ترجمه ماشینی با LLMs
• 50. پاسخ به سوالات با LLMs
• 51. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 52. استفاده از LLMs در آموزش برنامه‌نویسی
• 53. مدل‌های زبان و یادگیری عمیق
• 54. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمرها
• 55. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 56. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 57. کاربرد Attention در LLMs
• 58. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 59. BERT و مدل‌های مشابه
• 60. GPT و خانواده آن
• 61. تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
• 62. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
• 63. تنظیم دقیق با QLoRA
• 64. تنظیم دقیق با روش‌های مبتنی بر پارامتر
• 65. استقرار مدل‌های زبان بزرگ
• 66. روش‌های استقرار مدل‌ها
• 67. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 68. مدل‌های زبان و حریم خصوصی
• 69. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 70. حفاظت از حریم خصوصی در LLMs
• 71. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. توصیه‌گرهای محتوایی با LLMs
• 73. توصیه‌گرهای محصول با LLMs
• 74. مدل‌های زبان و تحلیل احساسات
• 75. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 76. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 77. مدل‌های زبان و تولید کد
• 78. تولید کد با LLMs
• 79. اشکال‌زدایی کد با LLMs
• 80. مدل‌های زبان و پردازش تصویر
• 81. ترکیب LLMs با مدل‌های بینایی ماشین
• 82. توضیح تصاویر با LLMs
• 83. مدل‌های زبان و آینده هوش مصنوعی
• 84. روندهای آینده در LLMs
• 85. تأثیر LLMs بر جامعه
• 86. اصول مهندسی دانش در LLMs
• 87. ساخت پایگاه‌های دانش با LLMs
• 88. استفاده از LLMs برای پرس‌وجو در پایگاه‌های دانش
• 89. تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر
• 90. مزایای مدل‌های کوچک‌تر
• 91. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های کوچک
• 92. مدل‌های زبان و شفافیت (Explainability)
• 93. درک تصمیمات LLMs
• 94. روش‌های افزایش شفافیت
• 95. مدل‌های زبان و قابلیت اطمینان (Reliability)
• 96. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
• 97. افزایش اطمینان‌پذیری خروجی‌ها
• 98. مدل‌های زبان و مسائل حقوقی
• 99. حق نشر و مالکیت محتوای تولیدی
• 100. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs