کتاب صوتی مدل‌های زبانی بزرگ و خلاصه‌سازی متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ و خلاصه‌سازی متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: و غیره...

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر
• 3. لایه توجه (Attention Mechanism)
• 4. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
• 5. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 6. توکن‌سازی (Tokenization)
• 7. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 8. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 9. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 10. مفهوم خود-توجه (Self-Attention)
• 11. مکانیزم توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 14. محدودیت‌های RNN در پردازش توالی‌های طولانی
• 15. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. معماری GPT
• 17. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 19. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش LLMs
• 20. مجموعه داده‌های متنی فارسی
• 21. قوانین اخلاقی در آموزش LLMs
• 22. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در LLMs
• 23. مفهوم خلاصه‌سازی متن
• 24. انواع خلاصه‌سازی متن (استخراجی و چکیده‌ای)
• 25. خلاصه‌سازی استخراجی
• 26. خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 27. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 28. معیارهای ارزیابی (ROUGE, BLEU)
• 29. کاربردهای خلاصه‌سازی متن
• 30. خلاصه‌سازی اخبار
• 31. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 32. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 33. خلاصه‌سازی گزارش‌های مالی
• 34. خلاصه‌سازی مکالمات
• 35. خلاصه‌سازی متون ادبی
• 36. مدل‌های مبتنی بر قوانین برای خلاصه‌سازی
• 37. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی
• 38. مدل‌های یادگیری عمیق برای خلاصه‌سازی
• 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در خلاصه‌سازی
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در خلاصه‌سازی
• 41. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 42. مدل‌های Encoder-Decoder برای خلاصه‌سازی
• 43. مدل‌های GPT برای خلاصه‌سازی
• 44. روش‌های پیشرفته در خلاصه‌سازی
• 45. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در خلاصه‌سازی
• 46. خلاصه‌سازی چند-سندی (Multi-Document Summarization)
• 47. خلاصه‌سازی تعاملی (Interactive Summarization)
• 48. خلاصه‌سازی مبتنی بر دانش (Knowledge-based Summarization)
• 49. خلاصه‌سازی با در نظر گرفتن دیدگاه (Viewpoint-aware Summarization)
• 50. خلاصه‌سازی در زبان فارسی
• 51. چالش‌های خلاصه‌سازی متون فارسی
• 52. داده‌های آموزشی فارسی برای خلاصه‌سازی
• 53. ابزارهای خلاصه‌سازی متن
• 54. کتابخانه‌های پایتون برای NLP (NLTK, spaCy)
• 55. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 56. پیاده‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی با Hugging Face
• 57. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای خلاصه‌سازی
• 58. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی فارسی
• 59. آموزش مدل خلاصه‌سازی از ابتدا
• 60. ارزیابی مدل خلاصه‌سازی فارسی
• 61. بهبود دقت در خلاصه‌سازی فارسی
• 62. مدیریت ابهام در زبان فارسی
• 63. خلاصه‌سازی متون تخصصی فارسی
• 64. خلاصه‌سازی متون خبری فارسی
• 65. خلاصه‌سازی متون مذهبی (با رعایت چارچوب)
• 66. خلاصه‌سازی متون تاریخی (با تأکید بر منافع ملی)
• 67. خلاصه‌سازی متون اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 68. خلاصه‌سازی متون حقوقی (مطابق قوانین ایران)
• 69. خلاصه‌سازی متون پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 70. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 71. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 72. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 74. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 75. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 76. تولید متن (Text Generation)
• 77. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 78. مدل‌های زبانی بزرگ در خدمات مشتری
• 79. مدل‌های زبانی بزرگ در آموزش
• 80. مدل‌های زبانی بزرگ در پژوهش
• 81. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در LLMs
• 82. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 83. روش‌های کاهش سوگیری
• 84. حریم خصوصی در LLMs
• 85. امنیت مدل‌های زبانی
• 86. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 87. مدل‌های زبانی و آینده پژوهش
• 88. مرزهای فعلی LLMs
• 89. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی
• 90. یادگیری مستمر (Continual Learning) در LLMs
• 91. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 92. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 93. نقش LLMs در توسعه علم و فناوری
• 94. جمع‌بندی و نکات پایانی (در چارچوب علمی)