کتاب صوتی انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
• 6. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک: رگرسیون خطی و لجستیک
• 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 8. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 9. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
• 10. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
• 11. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 13. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 14. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 15. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 16. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 19. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 20. شبکه‌های زایشی مولد (GAN)
• 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): معماری ترنسفورمر
• 22. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 23. رمزگذارها و رمزگشاها در ترنسفورمرها
• 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده: BERT و GPT
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. انتخاب خودکار الگوریتم: چالش‌ها و رویکردها
• 27. معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
• 28. مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها در مجموعه داده‌های مختلف
• 29. خودکارسازی انتخاب الگوریتم با استفاده از متا-یادگیری
• 30. کشف الگوریتم‌های جدید: رویکردهای مبتنی بر جستجو
• 31. جستجوی تصادفی و بهینه‌سازی مبتنی بر جمعیت
• 32. الگوریتم‌های ژنتیک برای انتخاب و تنظیم هایپرپارامتر
• 33. بهینه‌سازی بیزی برای انتخاب الگوریتم
• 34. یادگیری تقویتی برای انتخاب الگوریتم
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای توصیف و انتخاب الگوریتم
• 36. تولید خودکار کد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
• 37. ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ با تکنیک‌های جستجوی خودکار
• 38. سیستم‌های توصیه‌گر برای انتخاب الگوریتم
• 39. استفاده از دانش دامنه برای راهنمایی انتخاب الگوریتم
• 40. چالش‌های تفسیرپذیری در انتخاب خودکار الگوریتم
• 41. توسعه چارچوب‌های خودکار برای انتخاب الگوریتم
• 42. ارزیابی و اعتبارسنجی سیستم‌های انتخاب خودکار الگوریتم
• 43. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پردازش زبان طبیعی
• 44. کاربردها: انتخاب الگوریتم در بینایی ماشین
• 45. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تحلیل داده‌های پزشکی
• 46. کاربردها: انتخاب الگوریتم در حوزه مالی
• 47. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. کاربردها: انتخاب الگوریتم در رباتیک
• 49. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 50. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های تشخیص نفوذ
• 51. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 52. کاربردها: انتخاب الگوریتم در بهینه‌سازی فرآیندها
• 53. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. کاربردها: انتخاب الگوریتم در یادگیری ماشین فدرال
• 55. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پردازش جریان داده
• 56. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تشخیص ناهنجاری
• 57. کاربردها: انتخاب الگوریتم در مسائل زمان واقعی
• 58. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های خودمختار
• 59. ملاحظات اخلاقی در انتخاب خودکار الگوریتم
• 60. حریم خصوصی داده‌ها و انتخاب الگوریتم
• 61. سوگیری در الگوریتم‌ها و چگونگی کاهش آن
• 62. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل‌های انتخاب الگوریتم
• 63. قابلیت اطمینان و استحکام الگوریتم‌های انتخاب شده
• 64. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
• 65. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 66. مستندسازی فرآیند انتخاب الگوریتم
• 67. استانداردسازی در انتخاب و کشف الگوریتم
• 68. روندهای آینده در انتخاب و کشف خودکار الگوریتم
• 69. مدل‌های زبانی بزرگ برای کشف الگو در داده‌ها
• 70. استفاده از LLMs برای تولید فرضیه‌های علمی
• 71. LLMs در تحلیل و خلاصه‌سازی متون علمی
• 72. LLMs برای پرسش و پاسخ در حوزه تخصصی
• 73. LLMs در ترجمه و بومی‌سازی محتوا
• 74. LLMs برای تولید کد و تست خودکار
• 75. LLMs در ارزیابی کیفیت داده‌ها
• 76. LLMs برای کشف روابط بین مفاهیم
• 77. LLMs و یادگیری ماشینی مبتنی بر دانش
• 78. LLMs و استدلال منطقی در یادگیری ماشین
• 79. LLMs برای خودکارسازی وظایف تکراری
• 80. LLMs در توسعه سیستم‌های خبره
• 81. LLMs و تعامل انسان و ماشین
• 82. LLMs برای شخصی‌سازی تجربیات آموزشی
• 83. LLMs در تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 84. LLMs برای تولید محتوای خلاقانه
• 85. LLMs و مدل‌سازی زبان برای کاربردهای خاص
• 86. LLMs برای پیش‌پردازش و غنی‌سازی داده‌ها
• 87. LLMs و اکتشاف دانش در پایگاه‌های داده بزرگ
• 88. LLMs به عنوان ابزاری برای تحقیق و توسعه
• 89. آینده انتخاب و کشف الگوریتم با LLMs
• 90. مقیاس‌پذیری سیستم‌های انتخاب خودکار الگوریتم
• 91. آموزش و ارزیابی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 92. انتخاب الگوریتم مبتنی بر نیازهای کاربردی
• 93. کشف الگوریتم‌های بهینه برای کاربردهای نوین
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده