دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Audio and Text Generation 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 Multi-Modal Audio and Text Generation

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 معماری‌های چندوجهی
• 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و تولید متن
• 3. مبانی تولید صدا و مدل‌های صوتی
• 4. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی چندوجهی
• 5. مفاهیم پایه در سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 6. اهمیت سفارشی‌سازی برای کاربردهای خاص
• 7. مراحل کلی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
• 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی برای سفارشی‌سازی
• 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های صوتی برای سفارشی‌سازی
• 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های صوتی
• 12. برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده‌ها
• 13. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 14. انتخاب معماری مدل پایه مناسب
• 15. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌محور (مانند GPT)
• 16. آشنایی با مدل‌های تولید صدا (مانند Tacotron, WaveNet)
• 17. معماری‌های ترکیبی متن و صدا
• 18. تنظیم پارامترهای اولیه مدل پایه
• 19. مفهوم تابع هزینه (Loss Function) در سفارشی‌سازی
• 20. توابع هزینه مناسب برای تولید متن
• 21. توابع هزینه مناسب برای تولید صدا
• 22. توابع هزینه ترکیبی برای مدل‌های چندوجهی
• 23. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer)
• 24. آشنایی با بهینه‌سازهای رایج (Adam, SGD)
• 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 26. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 27. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 28. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی
• 29. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های صوتی
• 30. تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی
• 31. سفارشی‌سازی با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 32. آموزش با تقویتی (Reinforcement Learning) برای تنظیم لحن
• 33. تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 34. روش‌های خودکار تنظیم هایپرپارامتر
• 35. ارزیابی عملکرد مدل سفارشی‌شده
• 36. معیارهای ارزیابی تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 37. معیارهای ارزیابی تولید صدا (MOS, MCD)
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 39. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 40. استفاده از داده‌های مصنوعی برای بهبود
• 41. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
• 42. تکنیک‌های افزایش داده برای صدا
• 43. تکنیک‌های تولید متن با لحن دلخواه
• 44. تکنیک‌های تولید صدا با لحن دلخواه
• 45. تولید متن و صدا با سبک‌های مشخص
• 46. سفارشی‌سازی برای لحن رسمی
• 47. سفارشی‌سازی برای لحن غیررسمی
• 48. سفارشی‌سازی برای لحن علمی
• 49. سفارشی‌سازی برای لحن ادبی
• 50. سفارشی‌سازی برای لحن خلاقانه
• 51. سفارشی‌سازی برای لحن کودکانه
• 52. سفارشی‌سازی برای لحن خبری
• 53. سفارشی‌سازی برای لحن تبلیغاتی
• 54. سفارشی‌سازی برای لحن انگیزشی
• 55. سفارشی‌سازی برای لحن روایی
• 56. سفارشی‌سازی برای لحن پرسشی
• 57. سفارشی‌سازی برای لحن دستوری
• 58. کاربرد مدل‌های سفارشی‌شده در دستیارهای صوتی
• 59. کاربرد در سیستم‌های تبدیل متن به گفتار (TTS)
• 60. کاربرد در سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
• 61. کاربرد در تولید محتوای آموزشی
• 62. کاربرد در تولید محتوای داستانی
• 63. کاربرد در ترجمه ماشینی با حفظ لحن
• 64. کاربرد در چت‌بات‌های تخصصی
• 65. کاربرد در تولید موسیقی با متن
• 66. کاربرد در تولید پادکست سفارشی
• 67. کاربرد در فیلم‌نامه‌نویسی
• 68. کاربرد در دوبله فیلم و انیمیشن
• 69. کاربرد در آموزش زبان با لهجه‌های مختلف
• 70. کاربرد در شبیه‌سازهای آموزشی
• 71. کاربرد در تحلیل احساسات متن و صدا
• 72. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری
• 74. کاربرد در تولید محتوای فرهنگی-مذهبی (با رعایت چارچوب)
• 75. کاربرد در تولید محتوای تاریخی (با رعایت چارچوب)
• 76. کاربرد در تولید محتوای علمی-پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 77. کاربرد در تولید محتوای اقتصادی-بانکی (با رعایت چارچوب)
• 78. کاربرد در تولید محتوای روانشناسی-خانواده (با رعایت چارچوب)
• 79. بررسی چالش‌های اخلاقی در تولید محتوا
• 80. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 81. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی و صوتی
• 82. اهمیت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 83. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از مدل‌ها
• 84. تکنیک‌های مقابله با تولید محتوای نامناسب
• 85. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 86. معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی و صوتی
• 87. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی چندوجهی
• 88. نقش هوش مصنوعی در تولید محتوای بومی
• 89. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 90. پروژه‌های عملی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی و صوتی
• 91. راهنمای گام به گام برای یک پروژه سفارشی‌سازی
• 92. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مفید (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
• 93. کار با APIهای مدل‌های زبانی و صوتی
• 94. نکات مهم در استقرار مدل‌های سفارشی‌شده
• 95. مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای کاربردهای صنعتی
• 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده