اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: طراحی، اجرا و ارزیابی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: طراحی، اجرا و ارزیابی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر: لایه‌های توجه و انکودر-دیکودر
• 4. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌ها
• 5. ساخت واژگان و تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 6. آشنایی با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 7. مدل‌های مبتنی بر انکودر: BERT و مدل‌های مشتق شده
• 8. مدل‌های مبتنی بر دیکودر: GPT و مدل‌های مشتق شده
• 9. مدل‌های انکودر-دیکودر: T5 و مدل‌های مشتق شده
• 10. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. استراتژی‌های تنظیم دقیق: وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
• 12. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 13. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات (Named Entity Recognition)
• 14. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 15. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 16. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 17. تنظیم دقیق برای تولید متن (Text Generation)
• 18. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 19. تنظیم دقیق برای تشخیص اسپم
• 20. تنظیم دقیق برای تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به مکالمات (Dialogue Systems)
• 22. تنظیم دقیق برای تشخیص و رفع ابهام واژگانی (Word Sense Disambiguation)
• 23. تنظیم دقیق برای تشخیص صحت جملات (Grammatical Error Correction)
• 24. تنظیم دقیق برای استخراج روابط (Relation Extraction)
• 25. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی موجودیت‌ها
• 26. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی گفتگو
• 27. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 28. تنظیم دقیق برای تشخیص توهین و نفرت‌پراکنی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 29. تنظیم دقیق برای تشخیص اخبار جعلی (با رویکرد علمی و رسمی)
• 30. تنظیم دقیق برای ارزیابی اعتبار محتوا
• 31. تنظیم دقیق برای تولید متون ادبی (با رعایت چارچوب فرهنگی)
• 32. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 33. تنظیم دقیق برای تولید محتوای دینی (با رویکرد فقهی رسمی)
• 34. تنظیم دقیق برای تولید محتوای تاریخی (با رویکرد رسمی و بدون تحریف)
• 35. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 36. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 37. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های تنظیم دقیق
• 38. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تنظیم دقیق
• 39. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای تنظیم دقیق
• 40. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 41. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 42. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 43. تنظیم دقیق با استفاده از Prefix Tuning
• 44. تنظیم دقیق با استفاده از P-Tuning
• 45. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Tuning
• 46. تنظیم دقیق با استفاده از AdaLoRA
• 47. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 48. تنظیم دقیق با استفاده از Adapters
• 49. مقایسه روش‌های PEFT
• 50. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تنظیم دقیق
• 52. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های کاهش آن
• 53. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی (با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی)
• 54. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 55. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی
• 56. ارزیابی کیفیت و انسجام متن تولید شده
• 57. ارزیابی دقت و صحت اطلاعات تولید شده
• 58. ارزیابی بی‌طرفی و عدم سوگیری در خروجی مدل
• 59. استفاده از معیارهای انسانی در ارزیابی
• 60. آزمایش A/B برای ارزیابی مدل‌ها
• 61. ملاحظات پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 62. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها در زمان اجرا
• 63. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 64. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 65. به‌روزرسانی و بازتنظیم مدل‌ها
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در صنایع مختلف
• 67. کاربرد در حوزه آموزش و یادگیری
• 68. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 69. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی (با رعایت چارچوب قوانین)
• 70. کاربرد در حوزه مالی و بانکی (با چارچوب مقررات بانک مرکزی)
• 71. کاربرد در حوزه رسانه و خبر (با رویکرد رسمی و بدون تحریف)
• 72. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
• 73. کاربرد در حوزه تحقیقات علمی
• 74. کاربرد در حوزه توسعه نرم‌افزار
• 75. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 76. محدودیت‌های محاسباتی و داده‌ای
• 77. نیاز به تخصص و دانش فنی
• 78. پیچیدگی‌های ارزیابی و تفسیرپذیری
• 79. ملاحظات امنیتی و جلوگیری از سوء استفاده
• 80. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 81. مدل‌های مولد پیشرفته‌تر
• 82. روش‌های تنظیم دقیق خودکار
• 83. تنظیم دقیق چندوجهی (Multimodal Fine-tuning)
• 84. تنظیم دقیق برای زبان‌های کمتر رایج
• 85. نقش هوش مصنوعی در تولید محتوا (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
• 86. تولید محتوای آموزشی با کمک مدل‌های زبانی
• 87. تولید محتوای علمی و پژوهشی
• 88. تولید محتوای فرهنگی و هنری (با رعایت موازین)
• 89. تولید محتوای دینی و اخلاقی (با رویکرد رسمی)
• 90. تولید محتوای خبری و تحلیلی (با رویکرد رسمی)
• 91. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق
• 92. تنظیم دقیق تطبیقی (Continual Fine-tuning)
• 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق
• 94. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق (Reinforcement Learning for Fine-tuning)
• 95. تنظیم دقیق خودنظارتی (Self-supervised Fine-tuning)
• 96. تنظیم دقیق مبتنی بر دانش (Knowledge-based Fine-tuning)
• 97. ارزیابی سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی در مدل‌ها