اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ارزیابی تاثیر تنظیم دقیق (Fine-tuning) بر عملکرد مدل‌های یادگیری انتقالی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی تاثیر تنظیم دقیق (Fine-tuning) بر عملکرد مدل‌های یادگیری انتقالی

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Transfer Learning Evaluation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی
• 2. مبانی یادگیری عمیق
• 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 5. مدل‌های ترنسفورمر
• 6. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 7. دلایل استفاده از تنظیم دقیق
• 8. انواع روش‌های تنظیم دقیق
• 9. تنظیم دقیق کل مدل
• 10. تنظیم دقیق لایه‌های منتخب
• 11. تنظیم دقیق با استفاده از دسته‌ی کوچکتر
• 12. تنظیم دقیق با نرخ یادگیری متفاوت
• 13. تنظیم دقیق با داده‌های مصنوعی
• 14. تنظیم دقیق با دانش استخراج شده
• 15. تنظیم دقیق در پردازش زبان طبیعی
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. GPT-3 و مدل‌های مشابه
• 18. BERT و مدل‌های خانواده آن
• 19. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 20. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 21. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 22. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 23. تنظیم دقیق در بینایی ماشین
• 24. شبکه‌های CNN از پیش آموزش دیده
• 25. ResNet
• 26. Inception
• 27. MobileNet
• 28. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی تصویر
• 29. تنظیم دقیق برای تشخیص اشیاء
• 30. تنظیم دقیق برای قطعه‌بندی تصویر
• 31. تنظیم دقیق برای تولید تصویر
• 32. تنظیم دقیق در کاربردهای دیگر
• 33. تشخیص گفتار
• 34. سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. تحلیل احساسات
• 36. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده
• 37. پاسخ به سوال
• 38. خلاصه‌سازی متن
• 39. مدل‌های پایه و وظایف مقصد
• 40. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 41. دقت (Accuracy)
• 42. دقت (Precision)
• 43. بازیابی (Recall)
• 44. امتیاز F1
• 45. امتیاز AUC-ROC
• 46. روش‌های ارزیابی متقابل (Cross-validation)
• 47. تجزیه و تحلیل حساسیت
• 48. تاثیر حجم داده‌های تنظیم دقیق
• 49. تاثیر نسبت داده‌های آموزشی به اعتبارسنجی
• 50. تاثیر انتخاب معماری مدل پایه
• 51. تاثیر انتخاب مجموعه داده از پیش آموزش دیده
• 52. تاثیر انتخاب مجموعه داده تنظیم دقیق
• 53. تاثیر پارامترهای تنظیم دقیق
• 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 55. اندازه دسته (Batch Size)
• 56. تعداد دوره‌ها (Epochs)
• 57. بهینه‌ساز (Optimizer)
• 58. ضریب کاهش وزن (Weight Decay)
• 59. تنظیم دقیق تطبیقی
• 60. تنظیم دقیق افزایشی
• 61. تنظیم دقیق متوالی
• 62. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی
• 63. چالش‌های تنظیم دقیق
• 64. بیش‌برازش (Overfitting)
• 65. کم‌برازش (Underfitting)
• 66. نشت داده (Data Leakage)
• 67. هزینه محاسباتی
• 68. مقایسه تنظیم دقیق با آموزش از ابتدا
• 69. مزایای تنظیم دقیق
• 70. معایب تنظیم دقیق
• 71. موارد استفاده موفق تنظیم دقیق
• 72. مطالعات موردی در NLP
• 73. مطالعات موردی در بینایی ماشین
• 74. مطالعات موردی در کاربردهای تخصصی
• 75. تاثیر تنظیم دقیق بر قابلیت تعمیم (Generalization)
• 76. ارتباط بین عملکرد مدل پایه و تنظیم دقیق
• 77. ارتباط بین پیچیدگی وظیفه مقصد و تنظیم دقیق
• 78. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 79. تنظیم دقیق مقاوم (Robust Fine-tuning)
• 80. تنظیم دقیق تدافعی (Adversarial Fine-tuning)
• 81. تنظیم دقیق مبتنی بر کمبود (Few-shot Fine-tuning)
• 82. تنظیم دقیق با خود نظارت (Self-supervised Fine-tuning)
• 83. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
• 84. تنظیم دقیق سلسله مراتبی
• 85. تنظیم دقیق برای داده‌های نامتوازن
• 86. روش‌های متعادل‌سازی داده‌ها
• 87. تنظیم دقیق با تکنیک‌های تنظیم فراپارامتر
• 88. شبکه‌های جستجوی عصبی (NAS)
• 89. الگوریتم‌های ژنتیک
• 90. بهینه‌سازی بیزی
• 91. ابزارها و چارچوب‌های تنظیم دقیق
• 92. TensorFlow
• 93. PyTorch
• 94. Hugging Face Transformers
• 95. Keras
• 96. مراحل عملیاتی تنظیم دقیق
• 97. انتخاب مدل پایه مناسب
• 98. آماده‌سازی مجموعه داده تنظیم دقیق
• 99. پیکربندی پارامترهای تنظیم دقیق
• 100. اجرای فرآیند تنظیم دقیق