فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی LLMs برای افزایش قابلیت درک و تولید اطلاعات مرتبط با زمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLMs برای افزایش قابلیت درک و تولید اطلاعات مرتبط با زمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و تاریخچه آن‌ها
• 2. مبانی درک زبان طبیعی (NLU)
• 3. مبانی تولید زبان طبیعی (NLG)
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. پیش‌پردازش متن و توکنیزاسیون
• 6. مدل‌های زبانی اولیه و مدل‌های مبتنی بر فرکانس
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی کلمه بعدی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر پر کردن شکاف
• 9. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 10. Word2Vec و GloVe
• 11. یادگیری نمایش کلمات در متن (Contextual Embeddings)
• 12. ELMo و ULMFiT
• 13. معماری GPT و مدل‌های زبانی مولد
• 14. معماری BERT و مدل‌های زبانی دوطرفه
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 16. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای تنظیم رفتار مدل
• 17. استفاده از پرامپت‌های صفر-شات (Zero-shot)
• 18. استفاده از پرامپت‌های یک-شات (One-shot)
• 19. استفاده از پرامپت‌های چند-شات (Few-shot)
• 20. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 21. درک زمینه در مدل‌های زبانی
• 22. مدیریت حافظه بلندمدت در مدل‌های زبانی
• 23. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای LLMs
• 24. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی
• 25. ارتباط LLMs با داده‌های زمان‌بندی شده
• 26. شناسایی رویدادهای زمانی و توالی آن‌ها
• 27. استخراج اطلاعات زمانی از متن
• 28. تولید پاسخ‌های مبتنی بر زمان
• 29. مدل‌سازی دانش زمان‌بندی شده
• 30. استفاده از تاریخ و زمان در سوالات و پاسخ‌ها
• 31. پاسخ به سوالات زمانی پیچیده
• 32. تولید خلاصه‌های زمانی از متون طولانی
• 33. شناسایی روندها و الگوهای زمانی
• 34. پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی
• 35. ارزیابی عملکرد LLMs در درک زمان
• 36. معیارهای ارزیابی مرتبط با زمان
• 37. تکنیک‌های ارزیابی بدون نظارت برای زمان
• 38. ارزیابی قابلیت استدلال زمانی
• 39. مطالعه موردی: LLMs در تحلیل اخبار و رویدادهای جاری
• 40. مطالعه موردی: LLMs در مدیریت اسناد تاریخی
• 41. مطالعه موردی: LLMs در برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
• 42. مطالعه موردی: LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زمان
• 43. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 44. سوگیری در داده‌های آموزشی و تأثیر آن بر زمان
• 45. کاهش سوگیری‌های زمانی در LLMs
• 46. شفافیت و توضیح‌پذیری در LLMs
• 47. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 48. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در آموزش
• 49. تولید محتوای آموزشی زمان‌بندی شده
• 50. پاسخ به سوالات دانش‌آموزان در مورد زمان
• 51. شبیه‌سازی رویدادهای تاریخی
• 52. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در پژوهش
• 53. تحلیل داده‌های علمی با بعد زمانی
• 54. مدل‌سازی پدیده‌های علمی پیچیده
• 55. استخراج دانش از مقالات تحقیقاتی
• 56. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در کسب‌وکار
• 57. تحلیل روند بازار و پیش‌بینی
• 58. مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر زمان
• 59. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 60. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در سلامت
• 61. تحلیل سوابق پزشکی
• 62. تشخیص بیماری‌های مرتبط با زمان
• 63. توصیه درمان‌های زمان‌بندی شده
• 64. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در حقوق
• 65. تحلیل پرونده‌های قضایی
• 66. پیش‌بینی نتایج حقوقی
• 67. مدیریت اسناد قانونی
• 68. مبانی یادگیری تقویتی برای LLMs
• 69. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق
• 70. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود درک زمان
• 71. بهینه‌سازی تولید متن با یادگیری تقویتی
• 72. مدل‌های زبانی بزرگ و محاسبات ابری
• 73. استقرار LLMs در محیط‌های ابری
• 74. مقیاس‌پذیری و بهره‌وری منابع
• 75. امنیت داده‌ها در محاسبات ابری
• 76. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی LLMs
• 77. مدیریت حافظه و محاسبات
• 78. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 79. مدیریت داده‌های بزرگ
• 80. آینده LLMs و درک زمان
• 81. مدل‌های زبانی هوشمندتر و زمینه‌آگاه‌تر
• 82. ادغام با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 83. کاربردهای نوآورانه در آینده
• 84. اصول کلی طراحی سیستم‌های هوشمند
• 85. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 86. روش‌های مدیریت پروژه در توسعه LLMs
• 87. مستندسازی فنی و علمی
• 88. اصول نگارش علمی و گزارش‌دهی
• 89. ارائه نتایج تحقیقاتی
• 90. تبادل دانش و همکاری در جامعه علمی
• 91. اصول یادگیری مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 92. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 93. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 94. تحلیل خطاها و بهبود مستمر
• 95. اهمیت بازخورد کاربران
• 96. تکنیک‌های جمع‌آوری و تحلیل بازخورد
• 97. استفاده از بازخورد برای بهبود مدل
• 98. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های مبتنی بر LLMs
• 99. تجربه کاربری (UX) در تعامل با LLMs
• 100. طراحی رابط‌های بصری و کاربرپسند