فلش‌کارت‌های آموزشی معماری مدل‌های زبانی مولد و آماده‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری مدل‌های زبانی مولد و آماده‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. ترنسفورمرها: معماری نوین
• 8. اجزای کلیدی ترنسفورمرها
• 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 10. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
• 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 12. تکامل مدل‌های زبانی
• 13. معماری‌های پیشین LLM
• 14. معماری‌های مدرن LLM
• 15. مدل‌های زبانی مولد
• 16. کاربردهای LLM در پردازش زبان طبیعی
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای LLM
• 18. جمع‌آوری داده‌های متنی
• 19. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 20. توکن‌سازی (Tokenization)
• 21. انواع توکن‌سازی: WordPiece، BPE
• 22. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 23. فرایند پیش‌آموزش LLM
• 24. اهداف پیش‌آموزش
• 25. روش‌های پیش‌آموزش: Masked Language Modeling (MLM)
• 26. آموزش پیش‌بینی عبارت بعدی (Next Sentence Prediction - NSP)
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 29. تنظیم دقیق با داده‌های کم
• 30. روش‌های تنظیم دقیق: Supervised Fine-tuning
• 31. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
• 32. طراحی پرامپت (Prompt Engineering)
• 33. اصول طراحی پرامپت مؤثر
• 34. انواع پرامپت‌ها
• 35. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 36. مثال‌های عملی طراحی پرامپت
• 37. ارزیابی LLM
• 38. معیارهای ارزیابی LLM
• 39. معیارهای مبتنی بر دقت
• 40. معیارهای مبتنی بر تولید متن
• 41. معیارهای کیفی ارزیابی
• 42. مدل‌های زبانی مولد برای تولید متن
• 43. تولید داستان و شعر
• 44. تولید محتوای خبری
• 45. خلاصه‌سازی متن
• 46. ترجمه ماشینی با LLM
• 47. پاسخ به پرسش با LLM
• 48. مدل‌های زبانی مولد برای کدنویسی
• 49. تولید کد
• 50. تکمیل کد
• 51. اشکال‌زدایی کد
• 52. تولید مستندات کد
• 53. مدل‌های زبانی مولد برای وظایف چندوجهی
• 54. پردازش تصویر و متن
• 55. پردازش صدا و متن
• 56. کاربردهای تجاری LLM
• 57. چالش‌های اخلاقی و امنیتی LLM
• 58. سوگیری در LLM
• 59. تولید محتوای مضر
• 60. حریم خصوصی داده‌ها
• 61. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLM
• 62. مقررات و چارچوب‌های قانونی LLM
• 63. استانداردهای اسلامی در توسعه LLM
• 64. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی LLM
• 65. آینده LLM
• 66. مرزهای کنونی LLM
• 67. روندهای تحقیقاتی آینده
• 68. LLMهای تخصصی
• 69. LLMهای کارآمدتر
• 70. LLMهای درک عمیق‌تر
• 71. ملاحظات پیاده‌سازی LLM
• 72. زیرساخت‌های مورد نیاز
• 73. مدیریت مدل‌ها
• 74. بهینه‌سازی عملکرد
• 75. امنیت و پایداری سیستم‌ها
• 76. کاربرد LLM در آموزش
• 77. شخصی‌سازی یادگیری
• 78. تولید محتوای آموزشی
• 79. ارزیابی دانشجویان
• 80. پشتیبانی آموزشی
• 81. کاربرد LLM در پژوهش
• 82. جستجوی پیشرفته اطلاعات
• 83. تحلیل داده‌های متنی
• 84. تولید فرضیه‌های پژوهشی
• 85. کمک به نگارش مقالات
• 86. کاربرد LLM در خدمات دولتی
• 87. بهبود ارتباط با شهروندان
• 88. ارائه خدمات هوشمند
• 89. تحلیل داده‌های عمومی
• 90. مدیریت منابع
• 91. کاربرد LLM در صنعت
• 92. اتوماسیون فرایندها
• 93. تحلیل بازار و مشتریان
• 94. توسعه محصولات جدید
• 95. بهبود تجربه کاربری
• 96. کاربرد LLM در سلامت
• 97. کمک به تشخیص پزشکی
• 98. تحلیل داده‌های بالینی
• 99. تولید گزارش‌های پزشکی
• 100. پشتیبانی از پژوهش‌های پزشکی