اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تأثیر واژگان احساسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تأثیر واژگان احساسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 2. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 3. اهمیت کنترل لحن و احساسات در مدل‌های زبانی
• 4. مبانی زبان‌شناسی و معناشناسی برای مدل‌های زبانی
• 5. شناخت توکن‌ها و نحوه پردازش آن‌ها در مدل‌ها
• 6. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 7. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 9. انواع مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT, RoBERTa)
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 11. پاک‌سازی متون و حذف نویز
• 12. توکن‌سازی و بازسازی توکن‌ها
• 13. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 14. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سؤال
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 21. مفهوم واژگان احساسی (Emotional Lexicon)
• 22. شناسایی و دسته‌بندی احساسات در متن
• 23. مدل‌های مبتنی بر قواعد برای تحلیل احساسات
• 24. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 25. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
• 26. اهمیت داده‌های برچسب‌دار احساسی
• 27. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های احساسی
• 28. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 29. تأثیر فرهنگ و گویش بر ابراز احساسات
• 30. روش‌های کمی‌سازی احساسات در متن
• 31. مقیاس‌های شدت احساسات (Valence-Arousal)
• 32. شناسایی کنایه و طنز در متن
• 33. شناسایی احساسات در جملات کوتاه و خبری
• 34. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 35. تحلیل احساسات در نقد محصولات و خدمات
• 36. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
• 37. تحلیل احساسات در متون ادبی و داستانی
• 38. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با داده‌های احساسی
• 39. استفاده از مجموعه داده‌های عمومی تحلیل احساسات
• 40. ایجاد مجموعه داده سفارشی برای تنظیم دقیق
• 41. تنظیم پارامترهای مدل برای کنترل احساسات
• 42. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
• 43. تنظیم دقیق لایه‌های میانی مدل
• 44. تنظیم پارامترهای آموزش (Learning Rate, Batch Size)
• 45. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 46. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 47. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده بر اساس معیارهای احساسی
• 48. معیارهای دقت، فراخوانی و F1-score برای احساسات
• 49. معیارهای مرتبط با شدت احساسات
• 50. ارزیابی کیفیت متن تولید شده از نظر احساسی
• 51. آزمایش‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
• 52. تنظیم دقیق برای کنترل لحن خنثی
• 53. تنظیم دقیق برای لحن مثبت و خوش‌بینانه
• 54. تنظیم دقیق برای لحن منفی و انتقادی
• 55. کنترل درجه هیجان و شدت احساسات
• 56. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خشونت
• 57. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده نفرت‌پراکنی
• 58. جلوگیری از تولید محتوای حاوی توهین
• 59. جلوگیری از تولید محتوای حاوی مطالب غیرشرعی
• 60. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده بی‌حجابی
• 61. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده ربا و قمار
• 62. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده مواد مخدر
• 63. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده روابط نامشروع
• 64. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده فرقه‌های انحرافی
• 65. جلوگیری از تولید محتوای براندازانه یا ضد نظام
• 66. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خودکشی
• 67. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خشونت خانگی
• 68. تکنیک‌های Prompt Engineering برای کنترل احساسات
• 69. استفاده از دستورات (Prompts) هدایت‌کننده
• 70. مهندسی دستورات برای تولید متن با احساسات خاص
• 71. مهندسی دستورات برای اجتناب از احساسات نامطلوب
• 72. استفاده از مثال‌های Few-shot در Prompt Engineering
• 73. آموزش مدل با استفاده از تکنیک‌های Reinforcement Learning
• 74. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 75. تنظیم مدل بر اساس معیارهای اخلاقی و شرعی
• 76. پیاده‌سازی سیستم‌های فیلترینگ محتوا
• 77. طراحی مکانیزم‌های تشخیص و اصلاح محتوای نامناسب
• 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 79. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 80. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 81. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 82. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 83. ربات‌های گفتگو با لحن مناسب
• 84. سیستم‌های تولید محتوا با لحن دلخواه
• 85. ابزارهای کمکی نویسندگی با کنترل احساسات
• 86. سیستم‌های تحلیل احساسات پیشرفته
• 87. ابزارهای آموزشی با محتوای سازگار
• 88. مطالعات موردی (Case Studies) از تنظیم دقیق مدل‌ها
• 89. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی و کنترل احساسات
• 90. چالش‌های پیش رو و تحقیقات آتی
• 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
• 92. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی برای کنترل احساسات
• 93. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز (Hugging Face, PyTorch, TensorFlow)
• 94. پیاده‌سازی عملی تنظیم دقیق بر روی یک مجموعه داده
• 95. ارزیابی خروجی مدل تنظیم شده