دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و حفظ زمینه در مکالمه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و حفظ زمینه در مکالمه

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 ترنسفورمر
• 2. آشنایی با فرآیند Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم کلیدی در Fine-tuning: پارامترها، لایه‌ها و وزن‌ها
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: پاک‌سازی و پیش‌پردازش
• 5. فرمت‌بندی داده‌ها: توکن‌سازی و تبدیل به فرمت مناسب
• 6. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 7. روش‌های استخراج ویژگی و تعبیه‌سازی (Embeddings)
• 8. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) در فرآیند Fine-tuning
• 9. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های کاهش آن
• 10. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر همگرایی مدل
• 11. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 12. روش‌های تنظیم متن ورودی برای حفظ زمینه (Context Preservation)
• 13. مدیریت طول دنباله (Sequence Length) در مدل‌های ترنسفورمر
• 14. تکنیک‌های Fine-tuning برای وظایف خاص: تولید متن
• 15. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 16. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 17. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
• 18. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 19. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 20. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 21. Fine-tuning برای تشخیص موارد سوگیری در متن
• 22. Fine-tuning برای تولید شعر و متن خلاقانه
• 23. Fine-tuning برای تولید دیالوگ و مکالمه
• 24. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
• 25. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
• 26. استفاده از روش‌های تنظیم پارامتر کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 27. LoRA (Low-Rank Adaptation) و اصول آن
• 28. QLoRA و مزایای آن
• 29. Adapter Tuning و کاربردهای آن
• 30. Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 31. تکنیک‌های Fine-tuning مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 32. آموزش مدل‌ها برای دنبال کردن دستورالعمل‌های چندگانه
• 33. طراحی مجموعه داده‌های مبتنی بر دستورالعمل
• 34. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned شده
• 35. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 36. معیارهای ارزیابی برای وظایف درک مطلب (F1 Score, Accuracy)
• 37. روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 38. تشخیص و کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 40. Early Stopping و کاربرد آن
• 41. Dropout و تأثیر آن در Fine-tuning
• 42. مدیریت عدم‌همگونی داده‌ها (Data Imbalance)
• 43. تقویت داده‌ها (Data Augmentation) در زمینه مدل‌های زبانی
• 44. کاربرد Fine-tuning در توسعه دستیاران مجازی هوشمند
• 45. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های Fine-tuned
• 46. استانداردهای اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 47. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
• 48. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 49. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری در خروجی مدل
• 50. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته
• 51. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوای هوش مصنوعی
• 52. چارچوب‌های قانونی حاکم بر محتوای دیجیتال در ایران
• 53. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 54. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با هوش مصنوعی
• 55. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 56. تولید محتوا با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی
• 57. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روابط
• 58. انطباق با مذهب رسمی کشور (تشیع اثنی‌عشری)
• 59. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
• 60. اقتصاد بدون ربا و انطباق با قوانین بانک مرکزی
• 61. استفاده از ابزارهای مالی اسلامی در مدل‌سازی
• 62. ملاحظات مربوط به ارزهای دیجیتال و قوانین بانک مرکزی
• 63. هنر و موسیقی در چارچوب مجوزهای رسمی
• 64. روان‌شناسی مبتنی بر خانواده ایرانی-اسلامی
• 65. تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
• 66. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 67. پرهیز از ترویج طب جایگزین بدون مبنای علمی
• 68. مدیریت واژگان و اصطلاحات علمی
• 69. استفاده از زبان فارسی روان و محترمانه
• 70. اجتناب از ادبیات نامناسب و مبتذل
• 71. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه دین
• 72. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
• 73. حذف مفاهیم ممنوعه مطلق
• 74. تغییر رویکرد در موضوعات حساس
• 75. انطباق با استانداردهای شرعی و قانونی
• 76. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین ایران
• 77. Fine-tuning برای خلق لحن‌های پویا
• 78. حفظ زمینه در مکالمات طولانی
• 79. ایجاد شخصیت‌های مجازی منحصر به فرد
• 80. مدل‌سازی مکالمات تخصصی در حوزه‌های مجاز
• 81. تنظیم دقیق مدل برای پاسخگویی به سوالات رایج
• 82. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 83. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
• 84. ارزیابی کیفیت و انطباق خروجی مدل
• 85. بهبود مستمر مدل بر اساس بازخورد
• 86. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
• 87. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 88. اشتراک‌گذاری مدل‌های Fine-tuned شده (در صورت امکان)
• 89. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 90. چالش‌های پیش رو در Fine-tuning
• 91. راهکارهای خلاقانه برای غلبه بر محدودیت‌ها
• 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی و منطبق با فرهنگ ایرانی
• 93. نقش Fine-tuning در اعتلای آموزش مجازی
• 94. کاربرد در صنایع مختلف با رعایت چارچوب‌های قانونی
• 95. آموزش مفاهیم پیچیده به زبان ساده
• 96. ایجاد ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
• 97. تولید محتوای چندرسانه‌ای با کمک مدل‌های زبانی
• 98. نقش هوش مصنوعی در ترویج فرهنگ و زبان فارسی