کتاب صوتی راهنمای تخصصی LLMs برای پژوهشگران

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای تخصصی LLMs برای پژوهشگران

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در تحقیقات علمی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (BERT, GPT, T5)
• 6. پیش‌پردازش متن برای LLMها
• 7. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 8. ساخت واژگان و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر فرکانس
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 11. آموزش مدل‌های زبانی (Pre-training)
• 12. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 13. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 14. معیارهای ارزیابی LLMها (Perplexity, BLEU)
• 15. کاربردهای LLMها در پردازش زبان طبیعی
• 16. تولید متن
• 17. خلاصه‌سازی متن
• 18. ترجمه ماشینی
• 19. پاسخگویی به سوالات
• 20. طبقه‌بندی متن
• 21. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 22. تحلیل احساسات
• 23. استخراج اطلاعات
• 24. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 25. معماری GPT و خانواده آن
• 26. آموزش مدل‌های GPT
• 27. کاربرد GPT در تولید محتوا
• 28. مدل‌های زبانی دیالوگ‌محور
• 29. طراحی و آموزش چت‌بات‌ها
• 30. مدیریت مکالمه در چت‌بات‌ها
• 31. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 32. LLMها در حوزه حقوقی
• 33. LLMها در حوزه پزشکی
• 34. LLMها در حوزه آموزش
• 35. LLMها در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 36. LLMها در حوزه علوم انسانی
• 37. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLMها
• 38. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 40. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
• 41. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
• 42. تکنیک‌های بهبود تفسیرپذیری
• 43. کاربرد LLMها در پژوهش علمی
• 44. جستجوی پیشرفته در متون علمی
• 45. تحلیل مقالات و استخراج دانش
• 46. پیش‌بینی روند تحقیقات
• 47. کمک به نگارش مقالات پژوهشی
• 48. مدیریت منابع علمی با LLMها
• 49. استفاده از LLMها در پروژه‌های تحقیقاتی
• 50. مراحل طراحی یک پروژه LLM
• 51. انتخاب مدل مناسب
• 52. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 53. آموزش و تنظیم دقیق مدل
• 54. ارزیابی و اعتبارسنجی نتایج
• 55. پیاده‌سازی و استقرار مدل
• 56. نگهداری و به‌روزرسانی مدل
• 57. نمونه‌سازی پروژه‌های کاربردی LLM
• 58. ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ
• 59. توسعه یک ابزار خلاصه‌سازی خودکار
• 60. ایجاد یک مدل برای تحلیل احساسات
• 61. پیاده‌سازی یک سیستم تولید متن خلاقانه
• 62. کاربرد LLMها در تحلیل داده‌های کلان
• 63. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
• 64. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 65. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 66. استفاده از LLMها در هوش تجاری
• 67. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از LLMها
• 68. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 69. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (در صورت ارتباط)
• 70. پوشش اسلامی و شئونات اخلاقی در محتوا
• 71. رعایت حدود شرعی در روابط انسانی
• 72. قوانین مربوط به مالکیت فکری
• 73. اخلاق حرفه‌ای در پژوهش
• 74. آینده پژوهی LLMها
• 75. روندهای نوظهور در معماری LLM
• 76. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 77. هوش مصنوعی مولد پیشرفته
• 78. نقش LLMها در تحول دیجیتال
• 79. تأثیر LLMها بر بازار کار
• 80. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با LLM
• 81. مسیرهای شغلی در حوزه LLM
• 82. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های LLM
• 83. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 84. تکنیک‌های کاهش مصرف منابع در LLMها
• 85. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 86. پایگاه‌های دانش و LLMها
• 87. استفاده از LLMها برای تولید کد
• 88. بررسی ابزارهای کدنویسی مبتنی بر LLM
• 89. کاربرد LLMها در امنیت سایبری (غیرمخرب)
• 90. تحلیل لاگ‌ها و شناسایی تهدیدات
• 91. کمک به درک مستندات امنیتی
• 92. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی LLM
• 93. هزینه‌های آموزش و استقرار
• 94. بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های LLM
• 95. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLM
• 96. مطالعات موردی موفق در ایران
• 97. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های LLM داخلی
• 98. چالش‌های بومی‌سازی LLMها
• 99. ظرفیت‌های بومی در حوزه هوش مصنوعی
• 100. آینده LLMها در جمهوری اسلامی ایران