کتاب صوتی ساخت دستیار پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر و پلتفرم Anvil

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر و پلتفرم Anvil

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایهٔ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری‌های کلیدی در یادگیری عمیق
• 4. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 6. آشنایی با مدل‌های ترنسفورمر
• 7. معماری ترنسفورمر: لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 8. مکانیزم توجه در ترنسفورمرها
• 9. انواع مدل‌های ترنسفورمر (BERT، GPT و ...)
• 10. مبانی مدل BERT
• 11. آموزش و تنظیم دقیق مدل BERT
• 12. کاربرد BERT در وظایف NLP
• 13. مقدمه‌ای بر ساختار ترنسفورمرهای زبانی
• 14. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری‌های پیشرفتهٔ ترنسفورمر
• 16. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 17. مدل‌های فقط رمزگشا (Decoder-Only Models)
• 18. مدل‌های فقط رمزگذار (Encoder-Only Models)
• 19. مبانی Anvil برای توسعهٔ وب
• 20. معرفی پلتفرم Anvil و قابلیت‌های آن
• 21. ساخت رابط کاربری (UI) در Anvil
• 22. طراحی و پیاده‌سازی فرانت‌اند با Anvil
• 23. پیاده‌سازی بک‌اند (Backend) با Anvil
• 24. مدیریت پایگاه داده در Anvil
• 25. اتصال Anvil به سرویس‌های خارجی
• 26. مبانی طراحی پایگاه داده برای برنامه‌های پرسش و پاسخ
• 27. ساخت یک پایگاه دادهٔ ساده برای داده‌های پرسش و پاسخ
• 28. مدل‌سازی داده‌ها برای پرسش و پاسخ
• 29. مراحل ساخت برنامهٔ پرسش و پاسخ هوشمند
• 30. انتخاب مدل ترنسفورمر مناسب برای پرسش و پاسخ
• 31. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 32. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 33. تکنیک‌های توکنیزه کردن (Tokenization)
• 34. کاربرد توکنایزرهای پیشرفته
• 35. آموزش مدل ترنسفورمر بر روی داده‌های سفارشی
• 36. تنظیم هایپرپارامترهای مدل
• 37. روش‌های ارزیابی مدل‌های NLP
• 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 39. پیاده‌سازی منطق برنامهٔ پرسش و پاسخ در Anvil
• 40. ارسال پرسش کاربر به مدل ترنسفورمر
• 41. دریافت و پردازش پاسخ از مدل
• 42. نمایش پاسخ به کاربر در رابط کاربری
• 43. مدیریت خطاهای احتمالی در برنامه
• 44. استقرار برنامهٔ پرسش و پاسخ بر روی Anvil
• 45. مراحل انتشار برنامه
• 46. بهینه‌سازی عملکرد برنامه
• 47. افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 48. کاهش مصرف منابع سرور
• 49. امنیت در برنامه‌های تحت وب
• 50. مبانی امنیت در توسعهٔ وب
• 51. حفاظت از داده‌های کاربران
• 52. پیاده‌سازی احراز هویت (در صورت نیاز)
• 53. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 54. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 55. شفافیت در عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در جستجوی معنایی
• 57. تفاوت جستجوی کلمه‌ای و جستجوی معنایی
• 58. مزایای جستجوی معنایی با ترنسفورمرها
• 59. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با Anvil
• 60. ذخیره‌سازی بردارهای متنی (Embeddings)
• 61. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های وکتوری
• 62. استفاده از پایگاه دادهٔ وکتوری در Anvil
• 63. بهبود دقت پاسخ‌ها با تکنیک‌های پیشرفته
• 64. روش‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 65. ترکیب مدل‌های زبانی با روش‌های IR
• 66. استفاده از تکنیک‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 67. پیاده‌سازی RAG در برنامهٔ پرسش و پاسخ
• 68. مدیریت دانش در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 69. ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ سازمانی
• 70. کاربرد Anvil در ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 71. تجسم داده‌ها در Anvil
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 73. کاربرد یادگیری تقویتی در NLP (اختیاری)
• 74. اصول طراحی واسط کاربری کاربرپسند
• 75. تجربهٔ کاربری (UX) در برنامه‌های هوشمند
• 76. تست و عیب‌یابی برنامه
• 77. روش‌های تست واحد (Unit Testing)
• 78. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 79. تست پذیرش کاربر (User Acceptance Testing)
• 80. نگهداری و به‌روزرسانی برنامه
• 81. مدیریت نسخه‌های برنامه
• 82. بررسی و رفع باگ‌ها
• 83. آموزش و توسعهٔ مستمر
• 84. منابع یادگیری بیشتر در حوزهٔ NLP
• 85. مطالعهٔ مقالات علمی کلیدی
• 86. شرکت در چالش‌های برنامه‌نویسی
• 87. کار با کتابخانه‌های پیشرفتهٔ NLP
• 88. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
• 89. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 90. ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی متن
• 91. پیاده‌سازی ترجمهٔ ماشینی با ترنسفورمرها
• 92. مبانی پردازش گفتار (Speech Processing)
• 93. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش گفتار (اختیاری)
• 94. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 95. کاربرد ترنسفورمرها در بینایی ماشین (اختیاری)
• 96. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 97. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 98. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 99. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 100. استانداردهای کدنویسی تمیز