اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های نظارت‌شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های نظارت‌شده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و تنظیم دقیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 5. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 6. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 8. معماری ترنسفورمر
• 9. مکانیزم توجه در ترنسفورمرها
• 10. پیش‌نمونه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 12. اهمیت تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 13. تنظیم دقیق با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 14. مجموعه داده‌های نظارت‌شده
• 15. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های نظارت‌شده
• 16. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 19. معیارهای ارزیابی وظایف پردازش زبان طبیعی
• 20. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 21. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 22. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 23. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 24. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 25. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 26. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 27. تنظیم دقیق برای درک مطلب
• 28. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 29. تنظیم دقیق برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 30. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 31. تنظیم دقیق برای تشخیص موارد نامربوط (Outlier Detection)
• 32. تنظیم دقیق برای دسته‌بندی اسناد
• 33. تنظیم دقیق برای استنتاج زبانی
• 34. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 35. تنظیم دقیق برای تصحیح املایی و دستوری
• 36. تنظیم دقیق برای تشخیص و رفع سوگیری در مدل‌ها
• 37. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم‌منبع (Few-shot Learning)
• 38. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون‌منبع (Zero-shot Learning)
• 39. تنظیم دقیق با روش‌های یادگیری فعال (Active Learning)
• 40. تنظیم دقیق با روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 41. تنظیم دقیق مدل‌های خاص (مانند Gemini)
• 42. مراحل تنظیم دقیق در عمل
• 43. انتخاب مدل پایه مناسب
• 44. آماده‌سازی محیط توسعه
• 45. نصب کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مورد نیاز
• 46. استفاده از ابزارهای تنظیم دقیق
• 47. تنظیم پارامترهای فرآیند تنظیم دقیق
• 48. آموزش مدل با داده‌های نظارت‌شده
• 49. نظارت بر فرآیند آموزش
• 50. تشخیص و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
• 51. تشخیص و رفع کم‌برازش (Underfitting)
• 52. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 53. استفاده از بهینه‌سازهای مختلف (Optimizers)
• 54. مدیریت حافظه در طول تنظیم دقیق
• 55. تنظیم دقیق بر روی سخت‌افزارهای مختلف (CPU, GPU, TPU)
• 56. استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده برای تنظیم دقیق
• 57. ارزیابی نهایی مدل تنظیم‌شده
• 58. مقایسه با مدل پایه
• 59. تحلیل نتایج ارزیابی
• 60. بهبود مدل بر اساس نتایج
• 61. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 62. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها در تنظیم دقیق
• 63. چالش‌های رایج در تنظیم دقیق
• 64. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 65. اخلاق در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 66. ملاحظات امنیتی در تنظیم دقیق
• 67. تنظیم دقیق برای کاربردهای صنعتی
• 68. تنظیم دقیق در حوزه سلامت
• 69. تنظیم دقیق در حوزه آموزش
• 70. تنظیم دقیق در حوزه مالی
• 71. تنظیم دقیق در حوزه حقوقی
• 72. تنظیم دقیق در حوزه تولید محتوا
• 73. تنظیم دقیق برای دستیارهای هوشمند
• 74. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های حجیم
• 76. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 77. نوآوری‌های آتی در تنظیم دقیق
• 78. مطالعات موردی موفق در تنظیم دقیق
• 79. مرور بر مقالات علمی مرتبط
• 80. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی
• 81. تمرین: آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 82. تمرین: اجرای فرآیند تنظیم دقیق
• 83. تمرین: ارزیابی مدل تنظیم‌شده
• 84. پروژه نهایی: تنظیم دقیق مدل برای یک وظیفه خاص