دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های خاص همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های خاص

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 کاربردهای آن
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مراحل پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 5. توکنایزرها و انواع آن‌ها در NLP
• 6. مدل‌های زبانی آماری و یادگیری ماشین
• 7. معرفی مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 8. پایه و اساس مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 9. مفهوم سلف-اتنشن (Self-Attention) در ترنسفورمرها
• 10. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 11. مفهوم انکودینگ موقعیتی (Positional Encoding)
• 12. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 13. مجموعه‌داده‌های متداول برای پیش‌آموزش مدل‌ها
• 14. تکنیک‌های پیش‌آموزش مانند Masked Language Modeling (MLM)
• 15. تکنیک‌های پیش‌آموزش مانند Next Sentence Prediction (NSP)
• 16. مدل‌های زبانی مطرح مانند BERT و GPT
• 17. معماری و نحوه عملکرد مدل BERT
• 18. معماری و نحوه عملکرد مدل GPT
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. فرآیند تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
• 21. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 23. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 24. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 25. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 26. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 27. مجموعه‌داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 29. ارزیابی مدل‌ها در وظایف طبقه‌بندی متن
• 30. ارزیابی مدل‌ها در وظایف NER
• 31. ارزیابی مدل‌ها در وظایف پاسخ به پرسش
• 32. ارزیابی مدل‌ها در وظایف خلاصه‌سازی
• 33. ارزیابی مدل‌ها در وظایف ترجمه ماشینی
• 34. ارزیابی مدل‌ها در وظایف تولید متن
• 35. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی
• 36. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استخراج اطلاعات پزشکی
• 37. تنظیم دقیق مدل‌ها برای طبقه‌بندی متون پزشکی
• 38. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پاسخ به سوالات پزشکی
• 39. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قانون
• 40. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل اسناد حقوقی
• 41. تنظیم دقیق مدل‌ها برای طبقه‌بندی دعاوی حقوقی
• 42. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استخراج اطلاعات از متون قانونی
• 43. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش و یادگیری
• 44. تنظیم دقیق مدل‌ها برای سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
• 45. تنظیم دقیق مدل‌ها برای ارزیابی خودکار تکالیف
• 46. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید محتوای آموزشی
• 47. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد و مالی
• 48. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل احساسات بازار
• 49. تنظیم دقیق مدل‌ها برای پیش‌بینی روندهای اقتصادی
• 50. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی
• 51. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه فرهنگی و ادبی
• 52. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل سبک نویسندگان
• 53. تنظیم دقیق مدل‌ها برای طبقه‌بندی متون ادبی
• 54. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تولید شعر و داستان
• 55. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 56. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 57. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 58. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 59. توسعه مدل‌های زبانی با رعایت اصول اخلاقی و شرعی
• 60. اصول فقهی در پردازش و تحلیل داده‌های متنی
• 61. چارچوب شرعی در تولید محتوای متنی
• 62. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی اسلامی
• 63. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل متون تفسیری
• 64. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استخراج احکام شرعی
• 65. تنظیم دقیق مدل‌ها برای تحلیل مباحث کلامی
• 66. تنظیم دقیق مدل‌ها برای استخراج مفاهیم عرفانی
• 67. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی
• 68. چالش‌های پردازش زبان فارسی با مدل‌های زبانی
• 69. مجموعه‌داده‌های فارسی برای پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 70. معماری‌های بهینه‌شده برای زبان فارسی
• 71. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه برای فارسی
• 72. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر (Lightweight Models)
• 73. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 74. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 75. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در حوزه متن
• 76. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی مولد
• 77. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوای خلاقانه
• 78. کاربرد هوش مصنوعی مولد در حل مسائل پیچیده
• 79. آینده مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 80. نقش مدل‌های زبانی در تحولات آینده
• 81. تحلیل آماری داده‌های متنی با مدل‌های زبانی
• 82. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 83. مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. کاربرد مدل‌های زبانی در درک مطلب
• 85. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید پاسخ‌های طبیعی
• 86. مدل‌های زبانی برای تحلیل گفتار و تبدیل متن به گفتار
• 87. مدل‌های زبانی برای تحلیل متن به گفتار و بالعکس
• 88. مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 89. طراحی و پیاده‌سازی ربات‌های گفتگو با مدل‌های زبانی
• 90. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 91. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان‌های رسمی و اداری
• 92. مدل‌های زبانی در سیستم‌های مدیریت دانش
• 93. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجوی پیشرفته اطلاعات
• 94. مدل‌های زبانی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 95. مدل‌های زبانی برای تشخیص اخبار جعلی
• 96. مدل‌های زبانی در حوزه امنیت سایبری (پردازش لاگ‌ها)
• 97. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل رفتاری کاربران
• 98. مدل‌های زبانی در حوزه گردشگری (توصیه‌های سفر)
• 99. مدل‌های زبانی در حوزه کشاورزی (تحلیل داده‌ها)
• 100. مدل‌های زبانی در حوزه صنعت (تحلیل گزارش‌ها)