آموزش آشنایی با NLP و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): اصول و کاربردهای عملی - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• اصول و کاربردهای عملی NLP و LLMها Principles and practical applications of NLP and LLMs

• آنچه باید بدانید What you should know

1. آشنایی با NLP و LLMها 1. Introduction to NLP and LLMs

• چرا داده‌های متنی را پردازش کنیم؟ Why process text data?

• عناصر کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ Key elements of LLMs

• درک مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) Understanding large language models (LLMs)

• پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟ What is natural language processing (NLP)?

2. موارد استفاده از NLP و LLMها 2. NLP and LLMs Use Cases

• کمی‌سازی نرخ بازگشت سرمایه (ROI) بالقوه در پروژه‌های NLP و LLM Quantifying the potential ROI of NLP and LLM projects

• شناسایی فرصت‌های استفاده از NLP و LLM Identifying opportunities for NLP and LLM

• ساخت بیزنس‌کیس برای ابتکارات NLP و LLM Building a business case for NLP and LLM initiatives

3. ملاحظات اخلاقی و هوش مصنوعی مسئولانه 3. Ethical Considerations and Responsible AI

• شیوه‌های هوش مصنوعی مسئولانه Responsible AI practices

• سوگیری و عدالت در NLP و LLMها Bias and fairness in NLP and LLMs

• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها Privacy and data security

4. مدیریت پروژه‌های NLP و LLM 4. Leading NLP and LLM Projects

• مدیریت و اجرای پروژه Project management and execution

• معیارهای استقرار و ارزیابی مدل Metrics for model deployment and evaluation

• نقش‌های کلیدی در تیم NLP/LLM Key roles in an NLP/LLM team

• مهارت‌ها و صلاحیت‌های ضروری تیم Team essential skills and competencies

5. روندهای آینده 5. Future Trends

• آماده شدن برای آینده: تدوین استراتژی NLP/LLM Prepare for the future: Build a NLP/LLM strategy

• چشم‌انداز در حال تحول NLP و LLMها The evolving landscape of NLP and LLMs

جمع‌بندی Conclusion

• گام‌های بعدی Next steps