کتاب صوتی مبانی LLMها برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی LLMها برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی

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 یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
• 5. مبانی یادگیری عمیق
• 6. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. معماری‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تعریف و اصول
• 10. تاریخچه LLMs و مدل‌های پیشین
• 11. معماری‌های اصلی LLMs (مانند GPT، BERT)
• 12. فرآیند آموزش LLMs: پیش‌پردازش داده‌ها
• 13. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 14. روش‌های توکنایز کردن (Tokenization)
• 15. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 18. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) LLMs
• 19. تابع هزینه (Loss Function) در آموزش LLMs
• 20. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش LLMs
• 21. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 22. منابع محاسباتی و سخت‌افزار مورد نیاز
• 23. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 26. تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
• 27. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (RLHF)
• 28. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 29. کاربرد LLMs در تولید متن
• 30. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 31. تولید کد برنامه‌نویسی با LLMs
• 32. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 33. ترجمه ماشینی با LLMs
• 34. پاسخ به پرسش (Question Answering) با LLMs
• 35. طبقه‌بندی متن با LLMs
• 36. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 38. مدل‌های مولد (Generative Models) در NLP
• 39. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 40. طراحی معماری ربات‌های گفتگو
• 41. مدیریت مکالمه در ربات‌های گفتگو
• 42. تولید پاسخ‌های طبیعی و مرتبط
• 43. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 44. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 45. سوگیری (Bias) در LLMs و روش‌های مقابله
• 46. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 47. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 48. تولید محتوای ایمن و مسئولانه
• 49. کاربردهای LLMs در صنایع مختلف
• 50. LLMs در آموزش و پژوهش
• 51. LLMs در حوزه سلامت و پزشکی
• 52. LLMs در حوزه حقوق و قضا
• 53. LLMs در حوزه کسب‌وکار و بازاریابی
• 54. LLMs در حوزه رسانه و سرگرمی
• 55. چالش‌های فعلی در توسعه LLMs
• 56. بهینه‌سازی کارایی و سرعت LLMs
• 57. کاهش مصرف منابع محاسباتی
• 58. مقیاس‌پذیری LLMs
• 59. دقت و صحت اطلاعات تولید شده
• 60. مدیریت دانش در LLMs
• 61. روش‌های به‌روزرسانی و نگهداری LLMs
• 62. آینده LLMs و روندهای پژوهشی
• 63. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 64. LLMs و تعامل با جهان واقعی
• 65. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 66. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های توسعه LLMs
• 67. TensorFlow و Keras
• 68. PyTorch
• 69. Hugging Face Transformers
• 70. LangChain و ابزارهای مشابه
• 71. مبانی پیاده‌سازی LLMs
• 72. مثال‌های عملی از استفاده از LLMs
• 73. ساخت یک ربات گفتگو ساده
• 74. تولید محتوای متنی برای وبلاگ
• 75. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 76. ترجمه جملات کوتاه
• 77. تحلیل احساسات نظرات کاربران
• 78. نکات مهم در توسعه و به‌کارگیری LLMs
• 79. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 80. طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 81. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 82. ارزیابی خروجی LLMs
• 83. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 84. ارزیابی پاسخ به پرسش
• 85. ارزیابی خلاصه‌سازی
• 86. ارزیابی ترجمه
• 87. ملاحظات فنی در استقرار LLMs
• 88. نحوه استفاده از APIهای LLMs
• 89. استقرار مدل‌های محلی (Local Deployment)
• 90. نکات امنیتی در استفاده از LLMs
• 91. توسعه پایدار LLMs
• 92. نقش LLMs در تحول دیجیتال
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده