کتاب صوتی سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های بنیادین برای کاربردهای خاص

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های بنیادین برای کاربردهای خاص

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و بهینه‌سازی آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بنیادین و اهمیت بهینه‌سازی
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری‌های پرکاربرد در مدل‌های بنیادین
• 4. انواع مدل‌های بنیادین و کاربردهای آن‌ها
• 5. فرآیند آموزش و پیش‌پردازش داده‌ها در مدل‌های بنیادین
• 6. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 7. روش‌های رایج تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بنیادین
• 8. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 9. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 10. بهینه‌سازی مدل برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و اصول کار آن‌ها
• 12. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 13. آموزش پیش‌نمونه (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 15. Prompt Engineering: هنر طراحی ورودی برای LLMs
• 16. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 17. محدودیت‌ها و چالش‌های Prompt Engineering
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های ارزیابی قابل اعتماد و تکرارپذیر
• 21. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج (Inference)
• 22. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 23. روش‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 24. هرس کردن (Pruning) و تجمیع وزن‌ها
• 25. معماری‌های سبک‌تر و کارآمدتر
• 26. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای اجرای مدل‌ها
• 27. استفاده از GPUها و TPUها برای استنتاج سریع‌تر
• 28. پردازش موازی و توزیع‌شده در استنتاج
• 29. بهینه‌سازی برای محیط‌های محدود منابع
• 30. مدیریت حافظه و پهنای باند در زمان استنتاج
• 31. روش‌های بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت
• 32. روش‌های موازی‌سازی و هم‌زمان‌سازی در C++
• 33. طراحی الگوریتم‌های موازی کارآمد
• 34. بهینه‌سازی برای معماری‌های خاص پردازنده
• 35. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده
• 36. Frameworkهای یادگیری عمیق و ابزارهای بهینه‌سازی
• 37. TensorFlow Lite و بهینه‌سازی برای موبایل
• 38. PyTorch Mobile و بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه
• 39. ONNX Runtime برای استنتاج چند پلتفرمی
• 40. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 41. تجزیه و تحلیل عملکرد با استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
• 42. بهینه‌سازی بر اساس نتایج پروفایلینگ
• 43. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 45. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 46. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌ها
• 47. تکنیک‌های افزایش قابلیت تفسیرپذیری
• 48. کاربرد مدل‌های بنیادین در حوزه‌های مختلف
• 49. مدل‌های بنیادین برای تحلیل متن و خلاصه‌سازی
• 50. مدل‌های بنیادین برای تولید متن خلاقانه
• 51. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ و دستیاران مجازی
• 52. مدل‌های بنیادین برای ترجمه ماشینی
• 53. مدل‌های بنیادین در پردازش تصویر و چندوجهی
• 54. بهینه‌سازی مدل‌های چندوجهی
• 55. مدل‌های بنیادین برای کاربردهای علمی و مهندسی
• 56. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت ضوابط)
• 57. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش (با رعایت ضوابط)
• 58. مدل‌های بنیادین در حوزه مالی (با رعایت ضوابط)
• 59. مدل‌های بنیادین در حوزه صنعت و تولید (با رعایت ضوابط)
• 60. مدل‌های بنیادین در حوزه کشاورزی (با رعایت ضوابط)
• 61. مدل‌های بنیادین در حوزه حمل و نقل (با رعایت ضوابط)
• 62. مدل‌های بنیادین در حوزه انرژی (با رعایت ضوابط)
• 63. مدل‌های بنیادین در حوزه خدمات شهری (با رعایت ضوابط)
• 64. مدل‌های بنیادین در حوزه فرهنگ و هنر (با رعایت ضوابط)
• 65. مدل‌های بنیادین در حوزه رسانه و ارتباطات (با رعایت ضوابط)
• 66. مدل‌های بنیادین در حوزه hukum و قضایی (با رعایت ضوابط)
• 67. مدل‌های بنیادین در حوزه دفاع و امنیت (با رعایت ضوابط)
• 68. مدل‌های بنیادین در حوزه محیط زیست (با رعایت ضوابط)
• 69. امنیت مدل‌های بنیادین در برابر حملات
• 70. شناسایی و مقابله با حملات adversaria
• 71. حفاظت از داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 72. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. استقرار (Deployment) مدل‌های بهینه‌شده
• 74. نظارت و نگهداری (Monitoring and Maintenance) مدل‌ها
• 75. بازآموزی (Retraining) و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 76. مستندسازی فنی مدل‌های بنیادین
• 77. اصول مستندسازی فنی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 78. نکات کلیدی در مستندسازی مدل‌های بهینه‌شده
• 79. آینده مدل‌های بنیادین و روندهای نوظهور
• 80. مدل‌های بنیادین نسل بعدی
• 81. اهمیت یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 82. کاربرد تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
• 83. مدل‌های بنیادین خود-نظارتی و نیمه‌نظارتی
• 84. پیشرفت‌ها در زمینه مدل‌های مولد (Generative Models)
• 85. آینده تعامل انسان و ماشین با LLMs
• 86. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی در ایران
• 87. رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در پروژه‌های AI
• 88. استانداردهای اخلاقی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 89. نقش نهادهای نظارتی در توسعه هوش مصنوعی
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده