فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع برای ورود به دنیای LLMها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای ورود به دنیای LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبان
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبان: از RNN تا Transformer
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 5. آموزش مدل‌های زبان: داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 6. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و توکنیزاسیون
• 7. تعبیه‌سازی کلمات: Word2Vec و GloVe
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer: معرفی
• 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 10. معماری GPT: تاریخچه و نسخه‌ها
• 11. معماری BERT: مبانی و کاربردها
• 12. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها): تعریف و ویژگی‌ها
• 13. انواع LLMها: مولد و طبقه‌بندی‌کننده
• 14. تولید متن با LLMها
• 15. خلاصه‌سازی متن با LLMها
• 16. ترجمه ماشینی با LLMها
• 17. پاسخ به پرسش با LLMها
• 18. تحلیل احساسات با LLMها
• 19. طبقه‌بندی متن با LLMها
• 20. استخراج اطلاعات با LLMها
• 21. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 22. مدل‌سازی موضوعی
• 23. شناسایی کلمات کلیدی
• 24. تشخیص اسپم
• 25. تشخیص زبان
• 26. تولید کد با LLMها
• 27. اشکال‌زدایی کد با LLMها
• 28. تفسیر کد با LLMها
• 29. تکمیل کد با LLMها
• 30. تولید سناریو و داستان
• 31. تولید شعر و متن ادبی
• 32. تولید محتوای آموزشی
• 33. تولید محتوای بازاریابی
• 34. تولید پاسخ‌های ربات چت
• 35. کاربرد LLMها در خدمات مشتری
• 36. کاربرد LLMها در آموزش
• 37. کاربرد LLMها در پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 38. کاربرد LLMها در حقوق (با رعایت چارچوب رسمی)
• 39. کاربرد LLMها در امور مالی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 40. کاربرد LLMها در پژوهش
• 41. کاربرد LLMها در دولت الکترونیک
• 42. کاربرد LLMها در بازی‌سازی
• 43. کاربرد LLMها در تولید موسیقی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 44. کاربرد LLMها در هنر (با رعایت چارچوب رسمی)
• 45. کاربرد LLMها در تحلیل داده‌های بزرگ
• 46. کاربرد LLMها در امنیت سایبری (با رعایت چارچوب رسمی)
• 47. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMها
• 48. سوگیری در LLMها و راه‌های مقابله
• 49. اخلاق در استفاده از LLMها
• 50. حریم خصوصی و داده‌ها در LLMها
• 51. امنیت مدل‌های زبان بزرگ
• 52. ارزیابی عملکرد LLMها
• 53. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 54. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 55. معیارهای ارزیابی پاسخ به پرسش
• 56. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
• 57. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
• 58. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 59. مهندسی Prompt برای تولید متن
• 60. مهندسی Prompt برای خلاصه‌سازی
• 61. مهندسی Prompt برای ترجمه
• 62. مهندسی Prompt برای پاسخ به پرسش
• 63. مهندسی Prompt برای تحلیل احساسات
• 64. مهندسی Prompt برای استخراج اطلاعات
• 65. مهندسی Prompt برای تولید کد
• 66. یادگیری با چند مثال (Few-shot Learning)
• 67. یادگیری با یک مثال (One-shot Learning)
• 68. یادگیری بدون مثال (Zero-shot Learning)
• 69. مدل‌های زبان چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 70. پردازش زبان طبیعی (NLP) و LLMها
• 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 72. مدل‌های زبانی توکنیزه‌شده
• 73. مدل‌های زبانی مبتنی بر توکن‌های کاراکتری
• 74. مدل‌های زبانی مبتنی بر زیرکلمه (Subword)
• 75. مفهوم Token Embedding
• 76. مفهوم Positional Encoding
• 77. مفهوم Self-Attention
• 78. مفهوم Multi-Head Attention
• 79. مفهوم Feed-Forward Networks
• 80. مفهوم Layer Normalization
• 81. مفهوم Residual Connections
• 82. نکات مهم در انتخاب LLM مناسب
• 83. نکات مهم در پیاده‌سازی LLMها
• 84. پلتفرم‌های آموزش و استقرار LLMها
• 85. ابزارهای کار با LLMها
• 86. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در LLMها
• 87. آیندهٔ مدل‌های زبان بزرگ
• 88. نقش LLMها در تحول دیجیتال
• 89. آموزش مداوم و به‌روزرسانی LLMها
• 90. کاربرد LLMها در مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 91. مدل‌سازی زبان و درک مطلب
• 92. مدل‌سازی زبان و تولید گفتار
• 93. مدل‌سازی زبان و پردازش گفتار
• 94. طراحی سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 95. ملاحظات فنی در استقرار LLMها
• 96. مدیریت هزینه‌های استفاده از LLMها
• 97. مشارکت در جامعهٔ LLMها