فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبان بزرگ برای وظایف خاص با استفاده از داده‌های تولید شده توسط Bonito

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبان بزرگ برای وظایف خاص با استفاده از داده‌های تولید شده توسط Bonito

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و معماری
• 5. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): سیر تکامل
• 7. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. کدگذاری و رمزگشایی در مدل‌های ترنسفورمر
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 11. مفاهیم Fine-Tuning در مدل‌های زبان بزرگ
• 12. اهمیت Fine-Tuning برای وظایف خاص
• 13. چالش‌های Fine-Tuning سنتی
• 14. معرفی Bonito: ابزاری برای تولید داده‌های آموزشی
• 15. مزایای استفاده از Bonito
• 16. فرایند تولید داده‌های آموزشی با Bonito
• 17. کاربرد Bonito در Fine-Tuning مدل‌های زبان
• 18. مثال‌های عملی از تولید داده برای وظایف خاص
• 19. طبقه‌بندی متون با استفاده از داده‌های Bonito
• 20. استخراج اطلاعات با استفاده از داده‌های Bonito
• 21. خلاصه‌سازی متون با استفاده از داده‌های Bonito
• 22. ترجمه ماشینی با استفاده از داده‌های Bonito
• 23. تولید متن خلاقانه با استفاده از داده‌های Bonito
• 24. ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده توسط Bonito
• 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 26. شاخص‌های عملکرد مدل‌های NLP
• 27. روش‌های اندازه‌گیری دقت و صحت
• 28. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 29. بهینه‌سازی فرایند Fine-Tuning
• 30. استراتژی‌های انتخاب مجموعه داده مناسب
• 31. انطباق داده‌های تولیدی با الزامات شرعی و قانونی
• 32. فیلتر کردن داده‌ها برای جلوگیری از محتوای نامناسب
• 33. تولید داده‌های آموزشی مطابق با ارزش‌های اسلامی
• 34. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 35. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 36. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 37. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 38. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 39. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
• 40. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 41. کاربردهای LLMs در آموزش و پژوهش
• 42. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر LLMs
• 43. پشتیبانی از زبان فارسی در LLMs
• 44. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 45. معماری‌های جدید در LLMs
• 46. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 47. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 48. تکامل مدل‌های زبانی در ایران
• 49. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در توسعه LLMs
• 50. پروژه‌های ملی در حوزه هوش مصنوعی
• 51. همکاری‌های بین‌المللی در توسعه LLMs (با رعایت چارچوب رسمی)
• 52. استانداردهای فنی در حوزه NLP
• 53. امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 54. شناسایی و مقابله با سوگیری در LLMs
• 55. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 56. تولید داده‌های متعادل و فراگیر
• 57. کاربرد LLMs در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 58. کاربرد LLMs در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 59. کاربرد LLMs در حوزه حقوق (با رعایت قوانین جاری)
• 60. کاربرد LLMs در حوزه فرهنگی و هنری (با رعایت مجوزهای رسمی)
• 61. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 62. تشخیص موضوع و دسته‌بندی متون
• 63. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLMs
• 64. تولید محتوای آموزشی هوشمند
• 65. شخصی‌سازی یادگیری با استفاده از LLMs
• 66. پلتفرم‌های آموزش آنلاین و نقش LLMs
• 67. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در مقیاس بزرگ
• 68. مقایسه Bonito با ابزارهای مشابه
• 69. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 70. پیش‌بینی روند توسعه LLMs
• 71. تاثیر LLMs بر بازار کار
• 72. آموزش نیروی متخصص در حوزه LLMs
• 73. نقش Bonito در تسریع نوآوری
• 74. توسعه مدل‌های زبانی برای زبان‌های کمتر رایج
• 75. کاربرد LLMs در دستیارهای مجازی
• 76. طراحی و توسعه دستیارهای صوتی هوشمند
• 77. پردازش زبان طبیعی گفتاری (Speech NLP)
• 78. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 79. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 80. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
• 81. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از LLMs
• 82. استخراج دانش از متون (Knowledge Extraction)
• 83. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 84. تجسم داده‌ها در NLP
• 85. روش‌های پیشرفته Fine-Tuning
• 86. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 87. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 88. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 89. یادگیری بدون نمونه (Zero-shot Learning)
• 90. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
• 91. کشف الگوها و روابط در داده‌های علمی
• 92. تولید فرضیه‌های تحقیقاتی با کمک LLMs
• 93. نوآوری در فرایندهای تحقیق و توسعه
• 94. آینده پژوهش با مدل‌های زبان بزرگ
• 95. فرایندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر LLMs
• 96. ارتقاء کارایی در سازمان‌ها با LLMs
• 97. تحلیل روندهای بازار با استفاده از LLMs
• 98. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 99. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در استفاده سازمانی
• 100. نقش Bonito در توانمندسازی توسعه‌دهندگان