اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی فاین‌تیون کردن (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فاین‌تیون کردن (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. مفهوم فاین‌تیونینگ در مدل‌های زبانی
• 4. تفاوت فاین‌تیونینگ با پرامپت‌نویسی
• 5. کاربردهای عملی فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 6. انتخاب مدل پایه مناسب برای فاین‌تیونینگ
• 7. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای فاین‌تیونینگ
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل
• 9. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 10. توکن‌سازی (Tokenization) و واژگان‌سازی
• 11. مدیریت داده‌های بزرگ و حافظه
• 12. انتخاب پارامترهای آموزش (Hyperparameters)
• 13. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 14. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 15. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 16. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
• 17. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 18. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 19. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
• 21. شاخص‌های دقت و بازیابی
• 22. ارزیابی مبتنی بر وظیفه (Task-based Evaluation)
• 23. تنظیمات سخت‌افزاری برای فاین‌تیونینگ
• 24. استفاده از GPU و TPU
• 25. مدیریت منابع محاسباتی
• 26. محیط‌های توسعه و کتابخانه‌ها
• 27. PyTorch و TensorFlow
• 28. کتابخانه‌های تخصصی مدل‌های زبانی (Hugging Face)
• 29. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. تنظیم لایه‌های خروجی مدل
• 31. آموزش مدل با استفاده از داده‌های سفارشی
• 32. فرآیند گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 33. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 34. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 35. تکنیک‌های فاین‌تیونینگ کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 36. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 37. Adapter Layers
• 38. Prefix Tuning
• 39. Prompt Tuning
• 40. نکات عملی در پیاده‌سازی LoRA
• 41. انتخاب پارامترهای LoRA
• 42. ادغام وزن‌های LoRA با مدل پایه
• 43. فاین‌تیونینگ برای وظایف تولید متن
• 44. خلاصه‌سازی متن
• 45. ترجمه ماشینی
• 46. پاسخ به پرسش
• 47. تولید محتوای خلاقانه
• 48. نوشتن شعر و داستان
• 49. تولید کد برنامه‌نویسی
• 50. فاین‌تیونینگ برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 51. تحلیل احساسات
• 52. شناسایی موضوع
• 53. شناسایی اسپم
• 54. فاین‌تیونینگ برای وظایف استخراج اطلاعات
• 55. نام‌گذاری موجودیت (Named Entity Recognition)
• 56. استخراج رابطه
• 57. فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی چندزبانه
• 58. چالش‌های فاین‌تیونینگ برای زبان فارسی
• 59. جمع‌آوری داده‌های با کیفیت فارسی
• 60. تکنیک‌های مقابله با کمبود داده
• 61. تست و دیباگ کردن مدل فاین‌تیون شده
• 62. مدیریت خطاها و ناسازگاری‌ها
• 63. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 64. فشرده‌سازی مدل
• 65. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 66. ادیبه‌سازی (Pruning)
• 67. استقرار مدل در محیط‌های ابری
• 68. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه
• 69. ملاحظات امنیتی در فاین‌تیونینگ
• 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 71. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل
• 72. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. اخلاق در فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
• 74. شناسایی و کاهش بایاس در داده‌ها
• 75. تأثیر فاین‌تیونینگ بر بایاس مدل
• 76. ارزیابی عادلانه بودن مدل
• 77. موضوعات پیشرفته در فاین‌تیونینگ
• 78. یادگیری تقویتی برای فاین‌تیونینگ (RLHF)
• 79. تنظیم مدل بر اساس بازخورد انسانی
• 80. خود-نظارت (Self-Supervised Learning)
• 81. یادگیری نیمه‌نظارت (Semi-Supervised Learning)
• 82. استفاده از دانش دامنه (Domain Adaptation)
• 83. فاین‌تیونینگ مدل‌های بزرگ (LLMs)
• 84. چالش‌های مقیاس‌پذیری در فاین‌تیونینگ LLMs
• 85. استراتژی‌های نوآورانه برای فاین‌تیونینگ LLMs
• 86. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 87. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در چت‌بات‌های تخصصی
• 88. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در ابزارهای آموزشی
• 89. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 90. ارزیابی خودکار تکالیف
• 91. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
• 92. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در حوزه پزشکی
• 93. کمک به تشخیص بیماری
• 94. تولید گزارش‌های پزشکی
• 95. تحلیل داده‌های بالینی
• 96. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در حوزه حقوق
• 97. تحلیل متون حقوقی
• 98. کمک به نگارش لوایح
• 99. پاسخ به سوالات حقوقی
• 100. مسائل حقوقی و شرعی مرتبط با هوش مصنوعی