دوره درک عمیق‌تر از LLMs: راهنماها و ابزارها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک عمیق‌تر از LLMs: راهنماها و ابزارها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر: بنیان LLMها
• 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در LLMها
• 4. Embeddings کلمه و نقش آنها در LLMها
• 5. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 6. Fine-tuning: تخصصی‌سازی LLMها برای وظایف خاص
• 7. تکنیک‌های تولید متن: Decoding Strategies
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 9. مجموعه داده‌های بزرگ زبانی: منابع و چالش‌ها
• 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارتباط آن با LLMها
• 11. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based)
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based)
• 13. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 14. معرفی BERT و کاربردهای آن
• 15. معرفی GPT و انواع آن
• 16. مقایسه BERT و GPT
• 17. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 18. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای LLMها
• 19. مدیریت حافظه در LLMها
• 20. بهینه‌سازی سرعت و کارایی LLMها
• 21. استفاده از LLMها در ترجمه ماشینی
• 22. استفاده از LLMها در خلاصه‌سازی متن
• 23. استفاده از LLMها در پاسخگویی به سؤالات
• 24. استفاده از LLMها در تولید محتوا
• 25. تولید خودکار کد با استفاده از LLMها
• 26. تحلیل احساسات با استفاده از LLMها
• 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با LLMها
• 28. طبقه‌بندی متن با استفاده از LLMها
• 29. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 30. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 31. بهینه‌سازی Promptها برای نتایج بهتر
• 32. محدودیت‌های LLMها و چالش‌های اخلاقی
• 33. سوگیری (Bias) در LLMها و راه‌های کاهش آن
• 34. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMها
• 35. تفسیرپذیری LLMها (Explainable AI)
• 36. مدل‌های زبانی بازمتن (Open-Source LLMs)
• 37. APIهای LLMها: دسترسی و استفاده
• 38. معرفی TensorFlow و PyTorch برای LLMها
• 39. آموزش LLMها با استفاده از TensorFlow
• 40. آموزش LLMها با استفاده از PyTorch
• 41. استفاده از Hugging Face Transformers
• 42. ابزارهای مانیتورینگ و دیباگینگ LLMها
• 43. مقایسه LLMهای مختلف: عملکرد و قابلیت‌ها
• 44. آینده LLMها و روندهای جدید
• 45. LLMها و تاثیر آنها بر صنایع مختلف
• 46. کاربردهای LLMها در پزشکی و سلامت
• 47. کاربردهای LLMها در آموزش و پرورش
• 48. LLMها و بهبود تجربه کاربری
• 49. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی LLMها
• 50. استفاده از LLMها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. LLMها و تولید محتوای خلاقانه
• 52. تولید شعر و داستان با استفاده از LLMها
• 53. LLMها و تولید موسیقی
• 54. استفاده از LLMها در بازی‌سازی
• 55. بهینه‌سازی LLMها برای دستگاه‌های موبایل
• 56. LLMها و اینترنت اشیا (IoT)
• 57. LLMها و امنیت سایبری
• 58. LLMها و تحلیل ریسک
• 59. توسعه LLMهای شخصی‌سازی شده
• 60. LLMها و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 61. LLMها و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 62. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 63. تکنیک‌های Quantization در LLMها
• 64. تکنیک‌های Pruning در LLMها
• 65. آشنایی با مدل‌های زبانی جدید و نوظهور
• 66. چالش‌های مقیاس‌پذیری LLMها
• 67. مدیریت هزینه‌های آموزش و استقرار LLMها
• 68. تکنیک‌های Distributed Training
• 69. استفاده از GPUها و TPUها برای LLMها
• 70. آینده پردازش زبان طبیعی با LLMها