کتاب صوتی طراحی و بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای مدل‌های زبانی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای مدل‌های زبانی هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. اصول اولیه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. مدل‌های خطی و رگرسیون
• 7. طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان
• 9. درختان تصمیم
• 10. جنگل‌های تصادفی
• 11. تقویت گرادیان
• 12. دسته‌بندی‌کننده‌های بیزی
• 13. خوشه‌بندی: K-Means
• 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 15. کاهش ابعاد: PCA
• 16. کاهش ابعاد: t-SNE
• 17. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 18. شبکه‌های عصبی عمیق
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 22. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
• 23. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 24. کاربردها و چالش‌های NLP
• 25. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 26. مدل‌سازی زبان
• 27. مدل‌های زبانی آماری
• 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 29. کلمه‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 30. Word2Vec و GloVe
• 31. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 32. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 33. توجه (Attention Mechanism)
• 34. ترنسفورمرهای پیش‌آموزش‌دیده
• 35. BERT و مشتقات آن
• 36. GPT و مشتقات آن
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 38. معماری و مقیاس‌بندی LLMs
• 39. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 40. بهینه‌سازی الگوهای دستوری (Prompt Engineering)
• 41. اصول طراحی الگوهای دستوری مؤثر
• 42. انواع الگوهای دستوری: صفر-شات، یک-شات، چند-شات
• 43. روش‌های مختلف پرسش و پاسخ با LLMs
• 44. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 45. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 46. ترجمه ماشینی با LLMs
• 47. تحلیل احساسات با LLMs
• 48. طبقه‌بندی متن با LLMs
• 49. استخراج اطلاعات از متن با LLMs
• 50. طراحی الگوهای دستوری برای وظایف خاص
• 51. مدل‌های DeepSeek و Phi-3.5
• 52. ویژگی‌های معماری DeepSeek
• 53. ویژگی‌های معماری Phi-3.5
• 54. تفاوت‌های کلیدی بین DeepSeek و Phi-3.5
• 55. طراحی الگوهای دستوری برای DeepSeek
• 56. طراحی الگوهای دستوری برای Phi-3.5
• 57. بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای وظایف پرسش و پاسخ
• 58. بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای تولید متن
• 59. بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای وظایف طبقه‌بندی
• 60. بهینه‌سازی الگوهای دستوری برای استخراج اطلاعات
• 61. ارزیابی عملکرد الگوهای دستوری
• 62. معیارهای ارزیابی در NLP
• 63. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 64. تست و اشکال‌زدایی الگوهای دستوری
• 65. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 66. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. تولید محتوای ایمن و اخلاقی
• 68. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 69. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیچیده
• 70. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 71. تولید کد با LLMs
• 72. کاربرد LLMs در آموزش
• 73. کاربرد LLMs در پژوهش
• 74. کاربرد LLMs در کسب‌وکار
• 75. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 76. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 77. جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
• 78. مباحث پیشرفته در طراحی الگوهای دستوری
• 79. یادگیری با بازخورد انسانی (RLHF)
• 80. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی الگوهای دستوری
• 81. خود-سازگاری مدل‌های زبانی
• 82. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 83. روندهای نوظهور در NLP
• 84. چالش‌های آینده در LLMs
• 85. توسعه الگوهای دستوری برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 86. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی فارسی
• 87. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 88. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 89. طراحی الگوهای دستوری برای مدل‌های فارسی
• 90. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده