اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی پارامترها و ساختار در مدل‌های زبانی خودتکامل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پارامترها و ساختار در مدل‌های زبانی خودتکامل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی خودتکامل (Self-Evolving Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی خودتکامل
• 2. مبانی نظری مدل‌های زبانی
• 3. ساختار معماری مدل‌های زبانی
• 4. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی
• 5. انواع توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 6. بهینه‌سازی گرادیان نزولی و انواع آن
• 7. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 8. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers) در مدل‌های زبانی
• 9. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 10. تقویت مدل‌های زبانی با داده‌های افزوده
• 11. روش‌های پیش‌پردازش متن
• 12. توکنایزرها و انواع آن‌ها
• 13. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 14. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 15. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 16. لایه انکودر (Encoder Layer)
• 17. لایه دیکودر (Decoder Layer)
• 18. مکانیسم خود-توجه (Self-Attention)
• 19. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
• 21. حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 22. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 24. GPT و خانواده آن
• 25. BERT و مدل‌های دوطرفه
• 26. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 27. آموزش پیشین (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 29. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 30. تنظیم پارامترها برای وظایف خاص
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای لایه‌های خروجی
• 32. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 33. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 35. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 36. روش‌های خودکار تنظیم هایپرپارامترها
• 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 38. معیارهای ارزیابی کلاسیک (Perplexity, BLEU)
• 39. معیارهای ارزیابی وظیفه‌محور
• 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 41. روش‌های نمونه‌گیری داده
• 42. داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 43. توزیع داده‌ها و اهمیت آن
• 44. مدیریت و سازماندهی داده‌های متنی
• 45. پاکسازی داده‌ها از نویز
• 46. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 47. استانداردسازی داده‌ها
• 48. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 49. تکنیک‌های ترجمه ماشینی داده
• 50. تولید متن با سبک‌های مختلف
• 51. تشخیص احساسات در متن
• 52. دسته‌بندی متون
• 53. استخراج اطلاعات کلیدی
• 54. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 55. تولید پاسخ در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 56. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو
• 57. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 58. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 59. روش‌های کاهش سوگیری
• 60. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 61. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها (Interpretability)
• 62. چالش‌های امنیتی در مدل‌های زبانی
• 63. حفاظت از داده‌های حساس
• 64. تکنیک‌های امن‌سازی مدل‌ها
• 65. مدل‌های زبانی برای تحلیل رفتاری
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 67. طراحی محتوای آموزشی با مدل‌های زبانی
• 68. شخصی‌سازی تجربه یادگیری
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش
• 70. تحلیل مقالات علمی
• 71. تولید ایده‌های تحقیقاتی
• 72. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 73. تولید تصویر از متن
• 74. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 75. تولید موسیقی با مدل‌های زبانی
• 76. چالش‌های حقوقی و مالکیت معنوی
• 77. مدل‌های زبانی و آینده کار
• 78. تغییرات در بازار کار
• 79. نیاز به مهارت‌های جدید
• 80. آمادگی برای آینده با مدل‌های زبانی
• 81. نوآوری در صنایع مختلف
• 82. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار
• 83. مدل‌های زبانی و علوم انسانی
• 84. تحلیل متون تاریخی و ادبی
• 85. فهم عمیق‌تر زبان و فرهنگ
• 86. مدل‌های زبانی و سلامت روان
• 87. کمک به تشخیص و درمان
• 88. ابزارهای حمایتی برای افراد
• 89. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی
• 90. معماری‌های جدید و کارآمدتر
• 91. مدل‌های مولد پیشرفته
• 92. کاربردهای نوآورانه مدل‌های زبانی
• 93. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی
• 94. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه
• 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 96. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی
• 97. چارچوب‌های نظارتی و قانونی
• 98. نقش متخصصان در آینده مدل‌های زبانی
• 99. آموزش و پرورش نسل آینده
• 100. توسعه پایدار با مدل‌های زبانی