اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن ماکسیمالیسم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن ماکسیمالیسم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های زبانی
• 3. ساختارهای داده‌ای و الگوریتم‌های کلیدی در NLP
• 4. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 5. انواع معماری‌های ترنسفورمر (BERT, GPT, T5)
• 6. مفاهیم پایه در آموزش مدل‌های زبانی (Pre-training)
• 7. فرایند پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 8. مجموعه داده‌های رایج برای پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف عمومی
• 10. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. انواع روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 18. مفاهیم لحن (Tone) و سبک (Style) در زبان
• 19. شناسایی و تحلیل لحن در متن
• 20. تکنیک‌های تغییر لحن متن
• 21. مبانی سفارشی‌سازی لحن (Tone Customization)
• 22. شناسایی لحن مورد نظر برای سفارشی‌سازی
• 23. تکنیک‌های جمع‌آوری داده برای لحن خاص
• 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای سفارشی‌سازی لحن
• 25. معماری‌های مدل برای سفارشی‌سازی لحن
• 26. روش‌های تنظیم دقیق برای لحن خاص
• 27. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌دار لحن
• 28. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Few-shot Learning
• 29. استفاده از Prompt Engineering برای کنترل لحن
• 30. طراحی Prompt برای دستیابی به لحن ماکسیمالیسم
• 31. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده برای لحن ماکسیمالیسم
• 32. معیارهای ارزیابی لحن در متن تولید شده
• 33. ابزارهای ارزیابی خودکار لحن
• 34. ارزیابی انسانی لحن و سبک
• 35. مفاهیم اخلاقی در تولید محتوای زبانی
• 36. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 37. شفافیت در استفاده از مدل‌های زبانی تولیدکننده محتوا
• 38. ملاحظات شرعی و قانونی در تولید محتوا
• 39. چارچوب‌های قانونی تولید محتوای دیجیتال در ایران
• 40. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 41. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با محتوا
• 42. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 43. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تولید محتوا
• 44. تولید محتوا با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی
• 45. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در محتوا
• 46. ملاحظات مربوط به پوشش و حجاب در محتوا
• 47. ملاحظات مربوط به روابط اجتماعی و خانوادگی
• 48. پرهیز از ترویج ربا، قمار و مواد مخدر
• 49. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
• 50. پرهیز از توهین به مقدسات و علما
• 51. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 52. پرهیز از محتوای براندازانه و معاند نظام
• 53. پرهیز از ترویج خشونت و اقدامات غیرقانونی
• 54. پرهیز از ترویج پولشویی و کلاهبرداری
• 55. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
• 56. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
• 57. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا در تولید محتوا
• 58. مبانی فقهی در تولید محتوا (با رویکرد تشیع اثنی‌عشری)
• 59. عرفان اسلامی و مبانی آن در تولید محتوا
• 60. تاریخ اسلام و ایران (با رویکرد رسمی)
• 61. سیاست و روابط بین‌الملل (با تأکید بر منافع ملی)
• 62. روانشناسی خانواده بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی
• 63. طب رسمی و پروتکل‌های وزارت بهداشت در محتوا
• 64. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 65. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 66. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 67. تنظیم دقیق با استفاده از Adapters
• 68. تکنیک‌های Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 69. استفاده از RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 70. مبانی یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 71. جمع‌آوری داده‌های بازخورد انسانی برای RLHF
• 72. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
• 73. تنظیم دقیق مدل زبانی با استفاده از RLHF
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای آموزشی
• 75. سفارشی‌سازی لحن برای محتوای آموزشی تخصصی
• 76. تولید محتوای درسی با لحن مناسب
• 77. تولید سوالات آزمون و تمرین با لحن مشخص
• 78. سفارشی‌سازی لحن برای مخاطبان مختلف سنی
• 79. تولید محتوای داستانی با لحن مطلوب
• 80. تولید محتوای تبلیغاتی با لحن ماکسیمالیسم
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در پشتیبانی مشتری
• 82. سفارشی‌سازی لحن برای پاسخگویی به مشتریان
• 83. تولید پاسخ‌های استاندارد و حرفه‌ای
• 84. تولید محتوای بازاریابی با لحن ترغیب‌کننده
• 85. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید اخبار و گزارش‌ها
• 86. سفارشی‌سازی لحن برای اخبار رسمی
• 87. تولید گزارش‌های تحلیلی با لحن علمی
• 88. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 89. شناسایی و کاهش سوگیری‌های ناخواسته
• 90. تکنیک‌های ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 91. استفاده از ابزارهای خودکار برای شناسایی سوگیری
• 92. ملاحظات امنیتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 93. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا مخرب
• 94. تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات Adversarial
• 95. آیندهٔ پژوهش در مدل‌های زبانی و سفارشی‌سازی لحن
• 96. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 97. چالش‌های پیش رو در سفارشی‌سازی لحن
• 98. پتانسیل مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف علمی و فرهنگی