دوره ساخت مدل‌های زبانی سفارشی با Fine-tuning همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های زبانی سفارشی با Fine-tuning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای حوزه‌های تخصصی (Domain-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. انواع مدل‌های زبانی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق (PyTorch/TensorFlow)
• 7. آشنایی با داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 9. توکن‌سازی و انواع آن
• 10. حذف کلمات توقف (Stopwords)
• 11. ریشه‌یابی و صورت‌سازی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 12. بردارسازی متون (Text Vectorization)
• 13. مدل‌های Bag-of-Words
• 14. مدل‌های TF-IDF
• 15. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 16. مفهوم Fine-tuning
• 17. چرایی استفاده از Fine-tuning
• 18. مراحل کلی Fine-tuning
• 19. انتخاب مدل پایه مناسب
• 20. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 21. مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 22. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سفارشی
• 23. قالب‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
• 24. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 25. آموزش مدل از ابتدا (Training from Scratch) در مقابل Fine-tuning
• 26. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 27. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 28. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 29. اندازه دسته (Batch Size)
• 30. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 31. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 32. تنظیمات مربوط به Fine-tuning
• 33. تنظیم نرخ یادگیری برای Fine-tuning
• 34. انجماد لایه‌ها (Freezing Layers)
• 35. آموزش لایه‌های انتخابی
• 36. روش‌های مختلف Fine-tuning
• 37. Fine-tuning کامل مدل
• 38. Fine-tuning لایه‌های آخر
• 39. Fine-tuning پارامترهای کارآمد مدل (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 40. معرفی روش‌های PEFT
• 41. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 42. QLoRA
• 43. Adapter Layers
• 44. Prompt Tuning
• 45. Prefix Tuning
• 46. P-Tuning
• 47. ارزیابی مدل Fine-tuned
• 48. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 49. دقت (Accuracy)
• 50. دقت (Precision)
• 51. بازیابی (Recall)
• 52. امتیاز F1
• 53. Perplexity
• 54. ارزیابی مدل در وظایف خاص
• 55. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 57. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 58. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 59. تولید متن (Text Generation)
• 60. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 61. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 62. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Parsing)
• 63. تولید پاسخ‌های متناسب با دین مبین اسلام
• 64. تولید محتوای آموزشی مطابق با آموزه‌های اسلامی
• 65. تبیین احکام شرعی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 66. پاسخگویی به سوالات اعتقادی و اخلاقی
• 67. تولید محتوای قرآنی و روایی
• 68. تولید پاسخ‌های مناسب در حوزه خانواده و تربیت
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 70. تولید محتوای ادبی و هنری سازگار با چارچوب فرهنگی
• 71. طراحی سوالات و تمرین‌های آموزشی با رویکرد اسلامی
• 72. ارزیابی خروجی مدل از منظر انطباق با موازین شرعی
• 73. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 74. حریم خصوصی داده‌ها
• 75. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 76. تشخیص و کاهش سوگیری
• 77. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 78. استفاده اخلاقی از مدل‌های زبانی در آموزش
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی اسلامی
• 80. تحلیل متون دینی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 81. شناسایی الگوهای معنایی در متون روایی
• 82. استخراج قواعد فقهی از منابع معتبر
• 83. تحلیل تفاسیر قرآنی
• 84. تولید ابزارهای کمکی برای پژوهشگران دینی
• 85. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌ها
• 86. قوانین مربوط به مالکیت فکری
• 87. مجوزهای استفاده از داده‌ها
• 88. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس
• 89. امنیت مدل‌های زبانی
• 90. حفاظت از مدل در برابر حملات
• 91. اصول کدنویسی امن در توسعه مدل
• 92. بهینه‌سازی مدل برای اجرا
• 93. کاهش حجم مدل
• 94. تسریع فرآیند استنتاج (Inference)
• 95. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU/TPU)
• 96. مقدمه‌ای بر استقرار مدل (Model Deployment)
• 97. روش‌های استقرار مدل
• 98. APIهای مبتنی بر وب
• 99. اجرا بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 100. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)