فلش‌کارت‌های آموزشی دستیار هوشمند زبان و توصیه در سیستم‌های پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دستیار هوشمند زبان و توصیه در سیستم‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
• 5. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
• 6. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 7. درختان تصمیم
• 8. جنگل‌های تصادفی
• 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 10. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. مدل‌های زبانی سنتی
• 15. مدل‌های زبانی آماری
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. مدل‌های ترنسفورمر: BERT
• 20. مدل‌های ترنسفورمر: GPT
• 21. مبانی مدل‌های زبان و توصیه (LLaRA)
• 22. طراحی معماری LLaRA
• 23. آموزش مدل‌های LLaRA
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLaRA
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های LLaRA
• 26. کاربردهای مدل‌های زبان در سیستم‌های توصیه‌گر
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با استفاده از LLM
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری با استفاده از LLM
• 29. ترکیب مدل‌های محتوا و همکاری با LLM
• 30. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 31. مراحل ساخت یک سیستم توصیه‌گر
• 32. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های توصیه‌گر
• 33. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. انتخاب الگوریتم‌های توصیه‌گر مناسب
• 35. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های توصیه‌گر
• 36. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های توصیه‌گر
• 37. تست و ارزیابی نهایی سیستم توصیه‌گر
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در محیط واقعی
• 39. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. کاربردهای پیشرفته LLM در سیستم‌های هوشمند
• 45. تولید متن خلاقانه با LLM
• 46. خلاصه‌سازی متن با LLM
• 47. ترجمه ماشینی با LLM
• 48. پاسخگویی به پرسش با LLM
• 49. ربات‌های گفتگو (Chatbots) مبتنی بر LLM
• 50. تولید کد با LLM
• 51. تحلیل احساسات با LLM
• 52. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLM
• 53. شناسایی روابط با LLM
• 54. سیستم‌های پرسش و پاسخ دقیق (QA)
• 55. سیستم‌های استنتاج سوال (Question Generation)
• 56. مدل‌های زبانی برای درک مطلب (Reading Comprehension)
• 57. مدل‌های زبانی برای تولید زبان طبیعی (NLG)
• 58. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
• 59. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
• 60. مدل‌های زبانی برای درک معنایی عمیق
• 61. مدل‌های زبانی برای استدلال منطقی
• 62. مدل‌های زبانی برای حل مسائل پیچیده
• 63. مدل‌های زبانی برای یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLM
• 65. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در LLM
• 66. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning) با LLM
• 67. یادگیری بدون شات (Zero-shot Learning) با LLM
• 68. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 69. تنظیم دقیق پارامتری (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 70. لوآ (LoRA) برای تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 71. آموزش توزیع شده مدل‌های زبان بزرگ
• 72. فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 73. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای LLM
• 74. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبان بزرگ
• 75. هرس (Pruning) مدل‌های زبان بزرگ
• 76. ارزیابی سوگیری (Bias) در LLM
• 77. کاهش سوگیری در LLM
• 78. تفسیرپذیری مدل‌های زبان بزرگ (XAI for LLM)
• 79. ابزارهای بصری‌سازی برای LLM
• 80. روش‌های استخراج دانش از LLM
• 81. کاربرد LLM در پردازش داده‌های ساختاریافته
• 82. کاربرد LLM در پردازش داده‌های نیمه ساختاریافته
• 83. کاربرد LLM در پردازش داده‌های بدون ساختار
• 84. LLM در حوزه سلامت و پزشکی
• 85. LLM در حوزه آموزش و یادگیری
• 86. LLM در حوزه مالی و بانکداری اسلامی
• 87. LLM در حوزه حقوق و قضایی
• 88. LLM در حوزه صنعت و تولید
• 89. LLM در حوزه خدمات مشتریان
• 90. LLM در حوزه رسانه و سرگرمی
• 91. LLM در حوزه پژوهش و توسعه
• 92. آینده مدل‌های زبان بزرگ و سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. ملاحظات شرعی و فقهی در هوش مصنوعی و LLM
• 94. دستورالعمل‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 95. تدوین چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 96. همکاری انسان و هوش مصنوعی در سیستم‌های پیشرفته
• 97. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره