اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع معماری و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از پایه با رویکرد مهندسی نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع معماری و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از پایه با رویکرد مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در علوم رایانه
• 2. مروری بر معماری ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 3. آشنایی با محیط توسعه و پیش‌نیازهای نرم‌افزاری پایتون
• 4. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی پیکره‌های متنی برای آموزش
• 5. روش‌های توکنایز کردن متن و تبدیل آن به بردارهای عددی
• 6. پیاده‌سازی لایه تعبیه کلمات و بردارهای موقعیتی
• 7. مفهوم مکانیسم توجه با مقیاس‌بندی نقطه ضربی
• 8. پیاده‌سازی توجه چند‌سره در معماری شبکه عصبی
• 9. ساختار شبکه‌های عصبی پیش‌خور در ترانسفورمرها
• 10. نرمال‌سازی لایه‌ها و نقش آن در پایداری آموزش
• 11. مدل‌سازی احتمالات زبانی و پیش‌بینی توکن بعدی
• 12. پیاده‌سازی بلوک‌های اصلی ترانسفورمر با کتابخانه پای‌تورچ
• 13. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
• 14. ساخت معماری اولیه مدل زبانی مقیاس کوچک
• 15. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها و توابع فعال‌ساز
• 16. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌های آموزشی و ارزیابی
• 17. مبانی تابع زیان و الگوریتم‌های بهینه‌ساز در یادگیری عمیق
• 18. پیاده‌سازی حلقه آموزش مدل و مانیتورینگ پارامترها
• 19. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های زبانی
• 20. استفاده از نرخ یادگیری متغیر و گرم‌کردن مدل
• 21. روش‌های نمونه‌برداری برای تولید متن توسط مدل
• 22. ارزیابی کیفی و کمی خروجی‌های مدل زبانی
• 23. مقدمه‌ای بر پیش‌آموزش مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 24. چالش‌های محاسباتی و سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های سنگین
• 25. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و محاسبات موازی
• 26. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 27. روش‌های تنظیم دقیق با دستورالعمل‌های خاص
• 28. مبانی یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 30. امنیت در خروجی مدل‌های زبانی و جلوگیری از سوءاستفاده
• 31. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در سامانه‌های هوشمند ملی
• 32. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 33. روش‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 34. مستندسازی و کنترل نسخه کدهای پروژه هوش مصنوعی
• 35. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 36. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 37. بررسی معماری‌های جایگزین و مدل‌های کارآمدتر
• 38. روش‌های پایش و نگهداری مدل پس از استقرار
• 39. آینده هوش مصنوعی و چشم‌انداز توسعه مدل‌های بومی