دوره راهنمای جامع اصول و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع اصول و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
• 4. مفهوم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 5. خود-توجه (Self-Attention): مکانیسم و کاربردها
• 6. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 7. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers)
• 8. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های زبانی خودبازگشتی (Autoregressive Language Models)
• 10. پیش‌بینی کلمه (Word Prediction) و تولید متن
• 11. اندازه‌گیری پیچیدگی مدل: پارامترها و محاسبات
• 12. مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل‌های زبانی
• 13. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و توکنایز کردن
• 14. تبدیل متن به بردار (Text Embedding)
• 15. Word2Vec و روش‌های مشابه
• 16. GloVe: یادگیری نمایش کلمات
• 17. FastText: درک کلمات نادر
• 18. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و چالش‌ها
• 19. Perplexity: ارزیابی احتمال پیش‌بینی
• 20. BLEU Score: ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 21. ROUGE Score: ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 22. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 24. مدل BERT: معماری و کاربردها
• 25. مدل GPT: معماری و کاربردها
• 26. مدل‌های زبانی دوجهته (Bidirectional Language Models)
• 27. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 28. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 29. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 30. ترجمه ماشینی عصبی
• 31. پاسخ به سؤال (Question Answering)
• 32. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 33. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 34. تکمیل متن (Text Completion)
• 35. اصلاح گرامری و املایی
• 36. کاربردهای مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 37. کاربردهای مدل‌های زبانی در دستیارهای صوتی
• 38. مدل‌های زبانی و اخلاق: سوگیری‌ها و چالش‌ها
• 39. تخمین احتمال خروجی مدل
• 40. کنترل تولید متن (Controllable Text Generation)
• 41. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 42. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 44. Quantization: کاهش دقت محاسبات
• 45. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری
• 46. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 47. استفاده از GPU و TPU در آموزش مدل‌های زبانی
• 48. فریم‌ورک‌های محبوب برای آموزش مدل‌های زبانی: TensorFlow و PyTorch
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ چندزبانه (Multilingual Language Models)
• 50. مدل‌های زبانی بزرگ برای زبان فارسی
• 51. چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 52. منابع داده فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 53. آینده مدل‌های زبانی بزرگ: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 54. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مسئولانه
• 55. استفاده از مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی