دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و کارآمد 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 کارآمد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و اصول مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و معماری ترنسفورمرها
• 3. بررسی لایه‌های کدگذار و کدگشا
• 4. مفهوم خودتوجهی (Self-Attention)
• 5. مکانیزم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 6. تعبیه‌ها (Embeddings) و نمایش کلمات
• 7. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
• 8. تابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی دسته‌ای
• 9. آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌نیازها
• 10. مجموعه‌داده‌های متنی و آماده‌سازی آن‌ها
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 12. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
• 13. واژگان (Vocabulary) و ساختار آن
• 14. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
• 15. مفهوم تابع زیان (Loss Function)
• 16. بهینه‌سازها (Optimizers) و الگوریتم‌های آن‌ها
• 17. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. دقت (Accuracy)، دقت و بازیابی (Precision & Recall)
• 21. امتیاز F1 و معیارهای دیگر
• 22. مفهوم برازش بیش از حد (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 23. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
• 24. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 25. تنظیم‌گری L1 و L2
• 26. مفهوم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 27. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 29. چالش‌های Fine-tuning
• 30. انتخاب مدل پایه مناسب
• 31. مجموعه‌داده‌های اختصاصی برای Fine-tuning
• 32. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 33. تنظیم نرخ یادگیری برای Fine-tuning
• 34. تکنیک‌های Fine-tuning کارآمد
• 35. Fine-tuning پارامترهای انتخابی (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 36. LoRA: Rank-Decomposition Adaptation
• 37. QLoRA: Quantized LoRA
• 38. Adapter Tuning
• 39. Prefix Tuning
• 40. Prompt Tuning
• 41. روش‌های دیگر PEFT
• 42. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 43. تطبیق مدل با سبک نوشتاری خاص
• 44. شخصی‌سازی مدل برای کاربردهای خاص
• 45. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 46. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 47. Fine-tuning برای پاسخگویی به پرسش
• 48. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 49. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 50. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 51. Fine-tuning برای تولید کد
• 52. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
• 53. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
• 54. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 55. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 56. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل
• 57. امنیت مدل‌های زبانی
• 58. حفاظت از داده‌های حساس
• 59. تولید محتوای سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 60. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 61. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در Fine-tuning
• 62. تولید محتوای آموزشی بومی
• 63. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 64. طراحی دوره‌های آموزشی تعاملی
• 65. ارزیابی اثربخشی مدل‌های Fine-tuned در آموزش
• 66. بهبود تجربه کاربری با مدل‌های Fine-tuned
• 67. تولید محتوای آموزشی به زبان فارسی
• 68. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 69. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 70. ساخت واژگان و مدل‌های زبانی فارسی
• 71. Fine-tuning مدل‌های بزرگ برای زبان فارسی
• 72. مدل‌های فارسی‌زبان پیش‌آموزش‌دیده
• 73. مجموعه‌داده‌های فارسی برای Fine-tuning
• 74. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned فارسی
• 75. کاربردهای عملی مدل‌های Fine-tuned در ایران
• 76. تولید محتوای خبری و تحلیلی
• 77. کمک به پژوهشگران و دانشجویان
• 78. توسعه دستیارهای هوشمند فارسی
• 79. تحلیل متون تاریخی و ادبی فارسی
• 80. کاربرد در صنعت و کسب‌وکار
• 81. نکات پیشرفته در Fine-tuning
• 82. استفاده از تکنیک‌های Ensemble
• 83. تکنیک‌های Model Distillation
• 84. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 85. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
• 86. مدیریت نسخه‌های مدل
• 87. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 88. روندهای نوظهور در Fine-tuning
• 89. مدل‌های نسل آینده
• 90. نقش Fine-tuning در هوش مصنوعی مولد