دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی: ارتقاء قابلیت‌ها برای اهداف خاص همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی: ارتقاء قابلیت‌ها برای اهداف خاص

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر: درک عمیق
• 3. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 4. کاربرد توکن‌سازی در زبان فارسی
• 5. مفاهیم اولیهٔ fine-tuning
• 6. اهمیت fine-tuning برای کاربردهای خاص
• 7. انواع fine-tuning
• 8. fine-tuning پارامترهای کامل
• 9. fine-tuning مؤثر پارامترهای کم (PEFT)
• 10. روش‌های PEFT: LoRA
• 11. روش‌های PEFT: Adapters
• 12. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 13. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 14. مقایسهٔ روش‌های PEFT
• 15. انتخاب روش مناسب fine-tuning
• 16. مجموعه داده‌ها برای fine-tuning
• 17. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
• 18. استانداردهای کیفیت داده در ایران
• 19. حجم داده مورد نیاز برای fine-tuning
• 20. برچسب‌گذاری داده‌ها: رویکردها
• 21. استفاده از داده‌های عمومی و اختصاصی
• 22. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 23. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده
• 24. آماده‌سازی محیط fine-tuning
• 25. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های لازم (PyTorch/TensorFlow)
• 26. استفاده از GPU برای تسریع فرایند
• 27. مدیریت وابستگی‌ها و نسخه‌ها
• 28. انتخاب مدل پایه مناسب
• 29. مدل‌های زبانی متن‌باز فارسی
• 30. مدل‌های زبانی عمومی با قابلیت fine-tuning
• 31. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 32. فریم‌ورک‌های fine-tuning
• 33. Hugging Face Transformers
• 34. PyTorch Lightning
• 35. Keras Tuner
• 36. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 38. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 39. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 40. اهمیت تنظیم ابرپارامترها
• 41. معیارهای ارزیابی مدل fine-tuned
• 42. دقت (Accuracy)
• 43. امتیاز F1 (F1 Score)
• 44. امتیاز BLEU (BLEU Score)
• 45. امتیاز ROUGE (ROUGE Score)
• 46. ارزیابی مدل در وظایف خاص
• 47. ارزیابی مدل برای زبان فارسی
• 48. ملاحظات ارزیابی در چارچوب قوانین ایران
• 49. مراحل اجرای fine-tuning
• 50. بارگذاری مدل پایه
• 51. بارگذاری مجموعه داده
• 52. تعریف تابع loss
• 53. بهینه‌ساز (Optimizer)
• 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 55. حلقهٔ آموزش (Training Loop)
• 56. اعتبارسنجی (Validation)
• 57. ذخیرهٔ مدل
• 58. fine-tuning برای تولید متن
• 59. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 60. نمونه‌برداری (Sampling)
• 61. Beam Search
• 62. Top-k Sampling
• 63. Top-p (Nucleus) Sampling
• 64. fine-tuning برای پاسخ به سؤال
• 65. تکنیک‌های پیشرفته برای QA
• 66. ارزیابی مدل‌های QA
• 67. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 68. انواع خلاصه‌سازی (استخراجی، انتزاعی)
• 69. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 70. fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 71. انواع طبقه‌بندی متن
• 72. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 73. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 74. معماری‌های مناسب برای ترجمه
• 75. ارزیابی مدل‌های ترجمه
• 76. fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 77. رویکردهای تحلیل احساسات
• 78. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
• 79. fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 80. انواع موجودیت‌ها در زبان فارسی
• 81. معیارهای ارزیابی NER
• 82. fine-tuning برای درک مطلب
• 83. مدل‌های مبتنی بر درک مطلب
• 84. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
• 85. fine-tuning برای دیالوگ سیستم‌ها (Chatbots)
• 86. طراحی معماری چت‌بات
• 87. ارزیابی چت‌بات‌های فارسی
• 88. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
• 89. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 90. شناسایی و فیلترینگ خروجی نامناسب
• 91. آموزش مدل برای رعایت حدود شرعی
• 92. ملاحظات قانونی در fine-tuning
• 93. حقوق مالکیت معنوی داده‌ها
• 94. مسئولیت تولیدکنندگان محتوا
• 95. پشتیبانی و نگهداری مدل fine-tuned
• 96. به‌روزرسانی مدل
• 97. مانیتورینگ عملکرد مدل
• 98. مدیریت خطاها و اشکالات
• 99. استقرار مدل fine-tuned
• 100. روش‌های استقرار (API, Batch Processing)