اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقطیری در مدل‌های زبانی بزرگ: اصول و تکنیک‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقطیری در مدل‌های زبانی بزرگ: اصول و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Knowledge Distillation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقطیری
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و اصول آن
• 4. مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 5. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: چالش‌ها
• 6. مفهوم تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 7. انواع روش‌های تقطیر دانش
• 8. تقطیر مبتنی بر تابع هزینه (Loss-based Distillation)
• 9. تقطیر مبتنی بر خروجی (Output-based Distillation)
• 10. تقطیر مبتنی بر میانه (Intermediate-based Distillation)
• 11. مدل معلم (Teacher Model) و مدل دانش‌آموز (Student Model)
• 12. انتخاب مدل معلم مناسب
• 13. معیارهای ارزیابی مدل دانش‌آموز
• 14. تنظیم ابرپارامترها در تقطیر
• 15. تکنیک‌های پیشرفته در تقطیر دانش
• 16. تقطیر چندمدلی (Multi-modal Distillation)
• 17. تقطیر در زمان واقعی (Online Distillation)
• 18. تقطیر ناهمگن (Heterogeneous Distillation)
• 19. تقطیر با داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Distillation)
• 20. تقطیر در مدل‌های ترنسفورمر
• 21. تکنیک‌های بهبود تقطیر برای ترنسفورمرها
• 22. تقطیر برای مدل‌های کوچک‌تر (Model Compression)
• 23. کاربرد یادگیری تقطیری در پردازش زبان طبیعی
• 24. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای موبایل
• 25. تقطیر برای وظایف ترجمه ماشینی
• 26. تقطیر برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 27. تقطیر برای وظایف پاسخگویی به سوال
• 28. تقطیر برای وظایف تحلیل احساسات
• 29. تقطیر برای وظایف تولید متن
• 30. تقطیر برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 31. تقطیر برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 32. تقطیر برای وظایف تجزیه نحوی (Parsing)
• 33. تقطیر برای وظایف تشخیص گفتار
• 34. تقطیر برای وظایف تولید گفتار
• 35. تقطیر در مدل‌های زبانی فارسی
• 36. چالش‌های تقطیر در زبان فارسی
• 37. داده‌های آموزشی برای تقطیر در فارسی
• 38. ارزیابی مدل‌های تقطیری در فارسی
• 39. نمونه‌های عملی یادگیری تقطیری
• 40. پیاده‌سازی یادگیری تقطیری با PyTorch
• 41. پیاده‌سازی یادگیری تقطیری با TensorFlow
• 42. کتابخانه‌های مفید برای یادگیری تقطیری
• 43. مجموعه داده‌های استاندارد برای تقطیر
• 44. راهنمای گام به گام تقطیر مدل زبانی
• 45. مراحل انتخاب مدل معلم
• 46. مراحل انتخاب مدل دانش‌آموز
• 47. مراحل آماده‌سازی داده‌ها
• 48. مراحل تعریف تابع هزینه تقطیر
• 49. مراحل تنظیم فرآیند آموزش
• 50. مراحل ارزیابی مدل دانش‌آموز
• 51. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 52. استراتژی‌های بهبود تعمیم‌پذیری
• 53. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 54. اهمیت داده‌های بدون برچسب در تقطیر
• 55. تقطیر با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 56. یادگیری نیمه‌نظارت شده و تقطیر
• 57. یادگیری تقویتی و تقطیر
• 58. یادگیری تقطیری برای مدل‌های گراف
• 59. کاربرد تقطیر در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 60. تقطیر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. تقطیر در پردازش تصویر
• 62. تقطیر برای مدل‌های تشخیص اشیاء
• 63. تقطیر برای مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر
• 64. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقطیری
• 65. حریم خصوصی داده‌ها در تقطیر
• 66. امنیت مدل‌های تقطیری
• 67. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های تقطیری
• 68. آینده یادگیری تقطیری
• 69. روندهای نوظهور در تقطیر دانش
• 70. چالش‌های تحقیقاتی آینده
• 71. نقش تقطیر در هوش مصنوعی پایدار
• 72. مقایسه روش‌های مختلف تقطیر
• 73. تحلیل حساسیت پارامترهای تقطیر
• 74. بهینه‌سازی فرآیند تقطیر
• 75. روش‌های خودکارسازی تقطیر
• 76. تقطیر دانش در بلاکچین
• 77. تقطیر برای کاربردهای امنیتی
• 78. تقطیر در رباتیک
• 79. تقطیر برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 80. تقطیر دانش در یادگیری فدرال
• 81. موازنه بین دقت و اندازه مدل
• 82. استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل
• 83. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
• 84. فشرده‌سازی مبتنی بر کوانتیزاسیون (Quantization)
• 85. ترکیب تقطیر با سایر تکنیک‌های فشرده‌سازی
• 86. کاربردهای صنعتی یادگیری تقطیری
• 87. مطالعات موردی موفق در صنعت
• 88. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 89. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 90. اهمیت مستندسازی و اشتراک‌گذاری دانش
• 91. مقالات کلیدی در زمینه یادگیری تقطیری
• 92. کتاب‌های مرجع در حوزه تقطیر دانش
• 93. منابع آموزشی آنلاین برای یادگیری تقطیری
• 94. جامعه پژوهشی یادگیری تقطیری
• 95. نقش کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها
• 96. چشم‌انداز آینده برای متخصصان این حوزه