فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای حرفه‌ای تعامل با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای حرفه‌ای تعامل با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: تعامل و ارتباط با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. تاریخچه مختصر مدل‌های زبانی
• 3. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی
• 4. معماری‌های پایه مدل‌های زبانی
• 5. آشنایی با ترنسفورمرها
• 6. یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 7. آموزش مدل‌های زبانی: مفاهیم کلیدی
• 8. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش
• 9. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 10. توکن‌سازی و بازنمایی واژگان
• 11. تعبیه‌های واژگان (Word Embeddings)
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر آمار
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 17. ترنسفورمرها: قلب مدل‌های مدرن
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. خود-توجهی (Self-Attention)
• 20. لایه‌های رمزگذار و رمزگشا
• 21. معماری‌های GPT و BERT
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 23. روش‌های تنظیم دقیق
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 25. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 26. تولید متن پیوسته
• 27. کنترل کیفیت متن تولید شده
• 28. دسته‌بندی متن
• 29. تحلیل احساسات
• 30. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 31. پاسخ به پرسش
• 32. خلاصه‌سازی متن
• 33. ترجمه ماشینی
• 34. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 35. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 36. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 37. روش‌های کاهش سوگیری
• 38. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 39. امنیت مدل‌های زبانی
• 40. مقدمه‌ای بر تعامل با مدل‌های زبانی
• 41. شناخت قابلیت‌های مدل‌های زبانی
• 42. تعریف اهداف تعامل
• 43. انتخاب مدل زبانی مناسب
• 44. آشنایی با رابط‌های کاربری
• 45. اصول طراحی پرسش (Prompt Engineering)
• 46. ساختار یک پرسش مؤثر
• 47. وضوح و دقت در پرسش‌ها
• 48. ارائه زمینه (Context) کافی
• 49. استفاده از مثال‌های نمونه (Few-shot learning)
• 50. دستورالعمل‌های گام به گام
• 51. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 52. دما (Temperature) و خلاقیت
• 53. حداکثر طول توکن
• 54. تکرار و جریمه پوشش (Repetition Penalty)
• 55. استفاده از نشانه‌گذاری (Markdown) در پرسش‌ها
• 56. پرسش‌های باز و بسته
• 57. پرسش‌های مقایسه‌ای
• 58. پرسش‌های استدلالی
• 59. پرسش‌های تحلیلی
• 60. پرسش‌های خلاقانه
• 61. مدیریت مکالمه با مدل‌های زبانی
• 62. حفظ پیوستگی گفتگو
• 63. ارجاع به پیام‌های قبلی
• 64. اصلاح و بازنگری پرسش‌ها
• 65. درک پاسخ‌های مدل
• 66. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 67. تشخیص خطاها و ابهامات
• 68. روش‌های بهبود پاسخ‌ها
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 70. آموزش مفاهیم پیچیده
• 71. ایجاد محتوای آموزشی
• 72. ارزیابی یادگیری
• 73. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش
• 74. جستجوی اطلاعات
• 75. تحلیل داده‌های متنی
• 76. تولید پیش‌نویس مقالات
• 77. کاربرد مدل‌های زبانی در کسب‌وکار
• 78. خدمات مشتری خودکار
• 79. تولید محتوای بازاریابی
• 80. تحلیل بازخورد مشتریان
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در برنامه‌نویسی
• 82. تولید کد
• 83. اشکال‌زدایی کد
• 84. مستندسازی کد
• 85. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی
• 86. استفاده مسئولانه از مدل‌های زبانی
• 87. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 88. روندهای نوظهور در مدل‌های زبانی
• 89. توسعه مدل‌های زبانی تخصصی
• 90. تعامل انسان و هوش مصنوعی پیشرفته
• 91. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 92. نقش مدل‌های زبانی در جامعه آینده
• 93. نکات کلیدی برای تعامل موفق
• 94. تمرین و تکرار در تعامل با مدل‌ها
• 95. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 96. ایجاد یک اکوسیستم هوشمند
• 97. همکاری با مدل‌های زبانی برای نوآوری
• 98. نتیجه‌گیری: راهنمای حرفه‌ای تعامل با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی