کتاب صوتی مقایسه و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی رومیزی: از 2 گیگابایت تا 1024 گیگابایت، Deepseek R1، Gemma3 و مدل‌های پیشرفته دیگر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی رومیزی: از 2 گیگابایت تا 1024 گیگابایت، Deepseek R1، Gemma3 و مدل‌های پیشرفته دیگر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و چشم‌انداز آن
• 2. مبانی یادگیری ماشین در هوش مصنوعی
• 3. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم پایه
• 5. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): تعریف و تاریخچه
• 6. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
• 7. مدل‌های پیشین و مدل‌های نسل جدید
• 8. مدل‌های زبان کوچک (SLMs) و مزایای آن‌ها
• 9. معرفی مدل‌های زبان با حجم پارامترهای مختلف
• 10. مقایسه مدل‌های زبان بر اساس حجم حافظه (2GB)
• 11. مروری بر مدل‌های زبان با 2 گیگابایت پارامتر
• 12. کاربردهای مدل‌های زبان کوچک در کاربردهای رومیزی
• 13. مدل‌های زبان با حجم متوسط (8GB)
• 14. ارزیابی مدل‌های زبان با 8 گیگابایت پارامتر
• 15. پردازش متن با مدل‌های زبان متوسط
• 16. کاربرد مدل‌های زبان در تحلیل احساسات
• 17. معرفی مدل‌های زبان با حجم بالا (32GB)
• 18. مقایسه عملکرد مدل‌های زبان با 32 گیگابایت پارامتر
• 19. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ در وظایف پیچیده
• 20. تولید محتوا با مدل‌های زبان بزرگ
• 21. مدل‌های زبان با حجم بسیار بالا (128GB)
• 22. چالش‌ها و فرصت‌های مدل‌های زبان 128 گیگابایتی
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های زبان برای سخت‌افزارهای محدود
• 24. معرفی مدل Deepseek R1
• 25. ویژگی‌های برجسته Deepseek R1
• 26. معماری و توانایی‌های Deepseek R1
• 27. ارزیابی Deepseek R1 در وظایف مختلف NLP
• 28. مقایسه Deepseek R1 با سایر مدل‌های هم‌رده
• 29. معرفی مدل Gemma 3
• 30. مروری بر خانواده مدل‌های Gemma
• 31. ویژگی‌های کلیدی Gemma 3
• 32. عملکرد Gemma 3 در معیارهای استاندارد
• 33. کاربردهای عملی Gemma 3
• 34. مقایسه Gemma 3 با Deepseek R1
• 35. معرفی مدل‌های زبان با 1024 گیگابایت پارامتر
• 36. چالش‌های استقرار مدل‌های زبان عظیم
• 37. ملاحظات سخت‌افزاری برای مدل‌های زبان بزرگ
• 38. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 39. استفاده از پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 40. محاسبات توزیع‌شده برای آموزش و استنتاج
• 41. فشرده‌سازی مدل‌های زبان (Model Compression)
• 42. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 43. هرس مدل (Pruning)
• 44. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 45. کاربرد مدل‌های زبان در تولید کد
• 46. تولید کد با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 47. دستیاران کد مبتنی بر هوش مصنوعی
• 48. اشکال‌زدایی کد با مدل‌های زبان
• 49. مدل‌های زبان برای ترجمه ماشینی
• 50. پیشرفت‌ها در ترجمه ماشینی عصبی
• 51. ارزیابی کیفیت ترجمه
• 52. کاربردهای ترجمه ماشینی در صنعت
• 53. مدل‌های زبان برای خلاصه سازی متن
• 54. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن
• 55. ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 56. کاربردهای خلاصه سازی در مدیریت اطلاعات
• 57. مدل‌های زبان در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 58. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 59. استخراج پاسخ از متن
• 60. کاربرد در پایگاه‌های دانش
• 61. مدل‌های زبان برای تحلیل احساسات پیشرفته
• 62. تشخیص احساسات چندوجهی
• 63. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 64. کاربرد در بازاریابی و مدیریت برند
• 65. مدل‌های زبان برای تولید داستان و شعر
• 66. خلاقیت در تولید متن
• 67. چالش‌های تولید محتوای خلاقانه
• 68. ارزیابی خروجی‌های خلاقانه
• 69. مدل‌های زبان برای درک مطلب
• 70. سنجش درک مطلب با مدل‌های هوش مصنوعی
• 71. کاربرد در آموزش و ارزیابی
• 72. تحلیل متن‌های پیچیده و تخصصی
• 73. مدل‌های زبان و اخلاق در هوش مصنوعی
• 74. سوگیری در مدل‌های زبان
• 75. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 76. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 77. استقرار مدل‌های زبان در محیط‌های ابری
• 78. مزایا و معایب استفاده از خدمات ابری
• 79. امنیت در پلتفرم‌های ابری
• 80. مدیریت هزینه‌ها در محاسبات ابری
• 81. استقرار مدل‌های زبان به صورت محلی (On-Premise)
• 82. کنترل کامل بر داده‌ها و زیرساخت
• 83. چالش‌های مدیریت زیرساخت محلی
• 84. مقایسه استقرار ابری و محلی
• 85. ارزیابی مدل‌های زبان: معیارهای کلیدی
• 86. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall)
• 87. امتیاز F1 (F1-Score) و معیارهای دیگر
• 88. معیارهای خاص برای وظایف NLP
• 89. کاربرد مدل‌های زبان در هوش تجاری
• 90. تحلیل داده‌های حجیم برای تصمیم‌گیری
• 91. شناسایی الگوها و روندها
• 92. پیش‌بینی رفتارهای مشتری
• 93. مدل‌های زبان در خدمات مشتری
• 94. چت‌بات‌های هوشمند و دستیاران مجازی
• 95. اتوماسیون پاسخگویی به سوالات متداول
• 96. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 97. مدل‌های زبان در حوزه سلامت
• 98. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 99. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 100. تولید مقالات علمی در حوزه پزشکی