فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع و کاربردی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع و کاربردی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 5. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی برای NLP
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربردهای آن
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs)
• 8. واحدها و گیت‌های LSTM
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRUs)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در NLP
• 11. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. جاسازی‌های آماری: Word2Vec
• 13. جاسازی‌های مبتنی بر متن: GloVe
• 14. جاسازی‌های مبتنی بر زمینه: ELMo
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 16. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 17. ترنسفورمرهای Encoder-Decoder
• 18. معماری BERT و مفاهیم آن
• 19. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 21. کاربردهای عملی مدل‌های LLM
• 22. تولید متن با مدل‌های LLM
• 23. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های LLM
• 24. ترجمه ماشینی با مدل‌های LLM
• 25. پاسخ به پرسش با مدل‌های LLM
• 26. تحلیل احساسات با مدل‌های LLM
• 27. طبقه‌بندی متن با مدل‌های LLM
• 28. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 29. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 30. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs) در NLP
• 31. مدل‌های مبتنی بر انتشار (Diffusion Models)
• 32. معرفی GPT و معماری آن
• 33. GPT-2 و قابلیت‌های آن
• 34. GPT-3 و ابعاد آن
• 35. چالش‌های اخلاقی در مدل‌های LLM
• 36. سوگیری (Bias) در مدل‌های LLM
• 37. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده
• 38. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های LLM
• 39. روش‌های ارزیابی مدل‌های LLM
• 40. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 41. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 42. معیارهای ارزیابی در پاسخ به پرسش
• 43. مدل‌های LLM چندزبانه
• 44. مدل‌های LLM برای زبان فارسی
• 45. ابزارها و کتابخانه‌های محبوب برای LLMs
• 46. TensorFlow و Keras برای NLP
• 47. PyTorch و TorchText
• 48. Hugging Face Transformers
• 49. نکات عملی برای کار با LLMs
• 50. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه
• 51. آماده‌سازی داده‌ها برای LLMs
• 52. تنظیم پارامترهای مدل
• 53. مدیریت منابع محاسباتی
• 54. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های LLM
• 55. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 56. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 57. روش‌های کاهش ابعاد مدل
• 58. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 59. تولید کد با مدل‌های LLM
• 60. مدل‌های LLM در حوزه سلامت
• 61. مدل‌های LLM در آموزش
• 62. مدل‌های LLM در امور مالی
• 63. مدل‌های LLM برای تحقیقات علمی
• 64. محدودیت‌های مدل‌های LLM
• 65. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 66. مدل‌های LLM و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 67. مدل‌های LLM و همکاری انسان و ماشین
• 68. مدل‌های LLM و توسعه پایدار
• 69. استانداردهای اخلاقی در توسعه LLM
• 70. چارچوب‌های نظارتی برای LLMs
• 71. نقش پژوهشگران و توسعه‌دهندگان
• 72. کارگاه عملی: ساخت یک برنامه ساده با LLM
• 73. مقدمه‌ای بر مفاهیم برنامه‌نویسی پایتون
• 74. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 75. آشنایی با کتابخانه Hugging Face
• 76. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 77. تنظیم دقیق یک مدل برای طبقه‌بندی متن
• 78. ساخت یک چت‌بات ساده
• 79. ارزیابی عملکرد چت‌بات
• 80. ذخیره و بارگذاری مدل‌های سفارشی
• 81. مقدمه‌ای بر APIهای مدل‌های LLM
• 82. استفاده از APIهای ابری برای LLMs
• 83. ملاحظات امنیتی در استفاده از APIها
• 84. نکات تکمیلی برای افزایش بهره‌وری
• 85. مدیریت خطاها در برنامه‌های مبتنی بر LLM
• 86. تست و عیب‌یابی برنامه‌های LLM
• 87. مستندسازی کد و برنامه‌ها
• 88. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر
• 89. پروژه: سیستم توصیه‌گر محتوا
• 90. پروژه: تولید شعر یا داستان کوتاه
• 91. پروژه: تحلیل اخبار و رویدادها
• 92. پروژه: دستیار هوشمند نگارشی
• 93. بررسی مطالعات موردی موفق LLMs
• 94. درس آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 95. آینده شغلی در حوزه LLMs
• 96. مهارت‌های لازم برای متخصصان LLM
• 97. منابع بیشتر برای مطالعه و یادگیری