دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Mechanisms in Multi-Modal Models همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Mechanisms in Multi-Modal Models

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 Attention
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم Attention
• 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 7. توکن‌سازی و ساخت واژگان
• 8. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 10. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 11. تنظیم دقیق پارامترها در مدل‌های زبانی
• 12. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 13. معیارهای ارزیابی برای وظایف NLP
• 14. نکات عملی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 15. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه داده
• 16. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
• 17. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
• 18. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 19. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 20. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 21. تنظیم لحن و سبک در مدل‌های تولید متن
• 22. تولید متن با رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 23. مدل‌های زبانی برای تحلیل متن
• 24. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 25. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
• 26. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 27. مدل‌های زبانی در حوزه چندوجهی (Multi-Modal)
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
• 29. معماری Attention در مدل‌های چندوجهی
• 30. ترکیب اطلاعات متنی و تصویری
• 31. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی برای وظایف خاص
• 32. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
• 33. پاسخ به پرسش تصویری (Visual Question Answering)
• 34. دسته‌بندی تصاویر با استفاده از متن
• 35. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 36. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 37. معماری‌های مولد
• 38. Fine-tuning مدل‌های مولد برای کاربردهای خاص
• 39. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 40. تولید محتوای آموزشی با رعایت چارچوب‌های اسلامی
• 41. تولید محتوای فرهنگی و هنری با رویکرد بومی
• 42. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 43. مسائل حقوقی و شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 44. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 45. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 46. مطالعات موردی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 47. Fine-tuning برای کاربردهای تجاری
• 48. Fine-tuning برای کاربردهای علمی و پژوهشی
• 49. Fine-tuning برای کاربردهای عمومی
• 50. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 51. مقیاس‌پذیری و کارایی در Fine-tuning
• 52. مدیریت منابع محاسباتی
• 53. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
• 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 55. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 56. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
• 57. استفاده از دانش خارجی (External Knowledge)
• 58. مدل‌های زبانی و تفسیرپذیری (Interpretability)
• 59. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 60. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 61. تصویرسازی (Visualization) در مدل‌های زبانی
• 62. ارزیابی عادلانه و بدون سوگیری مدل‌های زبانی
• 63. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 64. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 65. ارزیابی عادلانه مدل‌های زبانی
• 66. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش مجازی
• 67. تطبیق محتوای آموزشی با نیازهای دانش‌آموزان
• 68. سیستم‌های توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 69. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 70. Fine-tuning برای زبان فارسی
• 71. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 72. مجموعه داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 73. مدل‌های زبانی فارسی پیش‌آموزش‌دیده
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در فرهنگ و ادبیات فارسی
• 75. تحلیل متون ادبی کهن
• 76. تولید شعر و داستان با رویکرد ایرانی-اسلامی
• 77. شناسایی و طبقه‌بندی متون تاریخی
• 78. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی در خدمت نظام اسلامی
• 79. کمک به تولید محتوای اسلامی
• 80. پشتیبانی از پژوهش‌های دینی
• 81. ارتقاء سواد رسانه‌ای با رویکرد اسلامی
• 82. ملاحظات شرعی در توسعه مدل‌های زبانی
• 83. مفهوم اجتهاد و تقلید در هوش مصنوعی
• 84. احکام فقهی مربوط به داده‌ها و مدل‌ها
• 85. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای هوش مصنوعی
• 86. امنیت سایبری و مدل‌های زبانی
• 87. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات
• 88. شناسایی بدافزارها با استفاده از مدل‌های زبانی
• 89. مدیریت ریسک در به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 90. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 91. روندهای نوظهور در NLP
• 92. مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر
• 93. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و نقش مدل‌های زبانی
• 94. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و اقتصاد
• 95. توسعه پایدار با استفاده از مدل‌های زبانی
• 96. آموزش مداوم و ارتقاء مهارت‌ها در حوزه هوش مصنوعی
• 97. همکاری‌های بین‌المللی در توسعه هوش مصنوعی با رویکرد اسلامی
• 98. تولید دانش بومی و خودکفایی در فناوری‌های نوین
• 99. نقش نخبگان و متخصصان داخلی در پیشبرد اهداف
• 100. راهبردهای بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی