فلش‌کارت‌های آموزشی آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تولید افزوده بازیابی (RAG) در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تولید افزوده بازیابی (RAG) در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های اولیه مدل‌های زبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTMs)
• 7. شبکه‌های حافظه طولانی (GRUs)
• 8. مفهوم واژگان و نمایش کلمات
• 9. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 10. Word2Vec و GloVe
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در NLP
• 12. ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان
• 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 14. معماری ترنسفورمر: کدگذار و کدگشا
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. معماری GPT
• 17. معماری BERT
• 18. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر کدگذار
• 19. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر کدگشا
• 20. مدل‌های ترنسفورمر دوطرفه
• 21. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 22. مجموعه داده‌های عظیم برای آموزش
• 23. روش‌های پیش‌آموزش (Pre-training)
• 24. یادگیری نظارت نشده در LLMs
• 25. یادگیری نظارت شده در LLMs
• 26. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 28. تنظیم دقیق با دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 29. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 30. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 31. معیارهای ارزیابی کمی
• 32. معیارهای ارزیابی کیفی
• 33. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 34. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 35. تولید متن
• 36. ترجمه ماشینی
• 37. خلاصه‌سازی متن
• 38. پاسخ به پرسش
• 39. طبقه‌بندی متن
• 40. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 41. تحلیل احساسات
• 42. تولید کد
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 44. کاربرد LLMs در خدمات مشتری
• 45. کاربرد LLMs در آموزش
• 46. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه
• 47. مقدمه‌ای بر تولید افزوده بازیابی (RAG)
• 48. مفهوم بازیابی اطلاعات
• 49. فناوری‌های بازیابی اطلاعات
• 50. شاخص‌گذاری اسناد
• 51. جستجوی معنایی
• 52. بردار سازی اسناد
• 53. تولید متن با استفاده از اطلاعات بازیابی شده
• 54. معماری RAG
• 55. مراحل پیاده‌سازی RAG
• 56. انتخاب مدل زبانی مناسب
• 57. انتخاب سیستم بازیابی مناسب
• 58. ترکیب بازیابی و تولید
• 59. مزایای RAG
• 60. غلبه بر محدودیت‌های دانش LLMs
• 61. کاهش توهم (Hallucination) در LLMs
• 62. افزایش دقت و صحت پاسخ‌ها
• 63. شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• 64. کاربردهای RAG
• 65. پاسخ به پرسش مبتنی بر اسناد داخلی
• 66. سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
• 67. تولید گزارش‌های تخصصی
• 68. دستیاران مجازی هوشمند
• 69. تولید محتوای آکادمیک و علمی
• 70. چالش‌های RAG
• 71. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 72. بهینه‌سازی فرآیند بازیابی
• 73. مدیریت حجم زیاد اسناد
• 74. ارزیابی سیستم‌های RAG
• 75. ملاحظات اخلاقی در LLMs و RAG
• 76. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 77. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 78. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 79. کاربرد LLMs و RAG در چارچوب قوانین ایران
• 80. تولید محتوای بومی و اسلامی
• 81. پشتیبانی از زبان فارسی در LLMs
• 82. پژوهش و توسعه در حوزه هوش مصنوعی در ایران
• 83. استفاده از LLMs برای توسعه نرم‌افزارهای داخلی
• 84. کاربرد LLMs در نظام آموزشی کشور
• 85. پتانسیل RAG برای دسترسی به دانش تخصصی داخلی
• 86. نقش LLMs در هوشمندسازی خدمات دولتی
• 87. امنیت سایبری و LLMs
• 88. تحلیل داده‌های متنی با LLMs
• 89. تولید سناریوهای آموزشی با LLMs
• 90. تطبیق LLMs با نیازهای فرهنگی جامعه
• 91. نوآوری در پردازش زبان فارسی با LLMs
• 92. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 93. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 94. یادگیری تقویتی در LLMs
• 95. مدل‌های زبانی خود-اصلاح‌گر
• 96. تکامل معماری‌های LLMs
• 97. تحولات آتی در RAG
• 98. دسترسی به دانش جهانی با رعایت چارچوب‌های اسلامی
• 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده