دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انطباق حوزه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و انطباق حوزه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و قابلیت‌های آن‌ها
• 2. مبانی معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. ساختارهای کلیدی ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
• 4. مفهوم و کاربرد Embeddings در مدل‌های زبانی
• 5. انواع Embeddings: Word2Vec، GloVe و FastText
• 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 7. پاکسازی و نرمال‌سازی متن: حذف نویز و علائم نگارشی
• 8. توکن‌سازی (Tokenization): روش‌ها و چالش‌ها
• 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 10. آشنایی با مدل‌های GPT و خانواده آن
• 11. معرفی مدل‌های BERT و معماری آن
• 12. کاربرد مدل‌های زبانی در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 13. دسته‌بندی متون و کاربردهای آن
• 14. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 15. خلاصه‌سازی متون و روش‌های آن
• 16. ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
• 17. تولید متن و کاربردهای خلاقانه
• 18. مفهوم Fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 19. اهمیت Fine-tuning برای انطباق با حوزه‌های تخصصی
• 20. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning
• 21. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 22. قواعد شرعی و قانونی در انتخاب داده‌های آموزشی
• 23. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 24. قواعد شرعی در جمع‌آوری داده‌های حساس
• 25. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های Fine-tuning
• 26. تنظیم پارامترهای مدل برای Fine-tuning
• 27. نرخ یادگیری (Learning Rate) و اهمیت آن
• 28. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
• 29. تعداد Epochها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 30. روش‌های بهینه‌سازی (Optimizers) در Fine-tuning
• 31. تنظیمات لایه خروجی مدل برای وظایف خاص
• 32. استفاده از مربی (Trainer) در کتابخانه‌های محبوب
• 33. تنظیمات پیشرفته در فرآیند Fine-tuning
• 34. تنظیمات مربوط به مکانیزم توجه در Fine-tuning
• 35. مدیریت داده‌های نامتوازن در مجموعه آموزشی
• 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 37. ارزیابی مدل پس از Fine-tuning
• 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 39. دقت (Accuracy)، پرسیژن (Precision) و ریکال (Recall)
• 40. امتیاز F1 و اهمیت آن در ارزیابی
• 41. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 42. تست انسانی و اهمیت آن در ارزیابی نهایی
• 43. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Fine-tuned
• 44. شناسایی و رفع خطاهای رایج در Fine-tuning
• 45. تجزیه و تحلیل نتایج ارزیابی
• 46. بهبود مدل بر اساس نتایج ارزیابی
• 47. تنظیمات هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
• 48. روش‌های Grid Search و Random Search
• 49. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم هایپرپارامتر
• 50. Fine-tuning برای دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد
• 51. اصول تولید متن با سبک خاص
• 52. شناسایی ویژگی‌های سبکی در متون
• 53. آماده‌سازی داده‌ها برای انطباق سبکی
• 54. تکنیک‌های Fine-tuning برای شبیه‌سازی سبک
• 55. ارزیابی کیفیت و انطباق سبکی متن تولید شده
• 56. Fine-tuning برای انطباق با حوزه‌های تخصصی
• 57. مبانی انطباق با حوزه‌های خاص (مانند حقوق، پزشکی، ادبیات)
• 58. شناسایی واژگان و ساختارهای تخصصی حوزه
• 59. جمع‌آوری corpora تخصصی برای Fine-tuning
• 60. چالش‌های Fine-tuning در حوزه‌های تخصصی
• 61. قواعد شرعی و قانونی در محتوای تخصصی
• 62. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه فقه و احکام اسلامی
• 63. انطباق با مذهب رسمی تشیع اثنی‌عشری
• 64. استفاده از منابع فقهی معتبر
• 65. تنظیم مدل برای پاسخ به سوالات شرعی
• 66. پرهیز از ترویج احکام اختلافی بدون ذکر اختلاف
• 67. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 68. انطباق با چارچوب بانکداری بدون ربا
• 69. استفاده از متون اقتصادی اسلامی
• 70. تنظیم مدل برای تحلیل اقتصادی با رویکرد اسلامی
• 71. پرهیز از ترویج ربا و معاملات حرام
• 72. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه تاریخ و سیاست ایران
• 73. انطباق با منافع ملی و چارچوب رسمی
• 74. پرهیز از مغالطه و تحریف تاریخی
• 75. تحلیل رویدادهای تاریخی با رویکرد ملی
• 76. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه روانشناسی خانواده و ازدواج
• 77. انطباق با خانواده ایرانی-اسلامی
• 78. پرهیز از ترویج الگوهای غربی
• 79. تنظیم مدل برای ارائه مشاوره در چارچوب خانواده اسلامی
• 80. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه علوم پزشکی و دارویی
• 81. انطباق با پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 82. پرهیز از ترویج طب جایگزین بی‌اساس
• 83. تنظیم مدل برای ارائه اطلاعات پزشکی عمومی
• 84. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در چارچوب شرعی
• 85. تولید محتوای آموزشی درسی
• 86. انطباق با سرفصل‌های آموزشی رسمی
• 87. پرهیز از مطالب ممنوعه و حساس
• 88. ارائه محتوای آموزشی جذاب و کاربردی
• 89. Fine-tuning برای بهبود تعامل با کاربران در سامانه آموزشی
• 90. طراحی پاسخ‌های مناسب برای سوالات کاربران
• 91. ارائه راهنمایی و پشتیبانی در چارچوب سامانه
• 92. حفظ احترام و ادب در تعاملات
• 93. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه در چارچوب ضوابط
• 94. نویسندگی خلاقانه در چارچوب اسلامی
• 95. تولید داستان و شعر با رعایت موازین
• 96. پرهیز از محتوای مبتذل و غیراخلاقی
• 97. Fine-tuning پیشرفته: تکنیک‌های جدید و نوظهور
• 98. آموزش تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) در چارچوب ضوابط
• 99. مدل‌های زبانی مولد با رویکرد اخلاقی
• 100. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد اسلامی