دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ترکیب حالات عاطفی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ترکیب حالات عاطفی

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 و یادگیری عمیق
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. ساختار و عملکرد لایه‌های توجه
• 5. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 6. آموزش اولیه مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. مفهوم فاین‌تونینگ و کاربردهای آن
• 8. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 9. روش‌های تنظیم دقیق پارامترها
• 10. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های خاص
• 11. اهمیت و انواع داده‌های آموزشی
• 12. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 13. پاک‌سازی متن و حذف نویز
• 14. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی
• 15. تکنیک‌های برچسب‌گذاری داده‌ها
• 16. تعریف معیارهای ارزیابی فاین‌تونینگ
• 17. دقت (Accuracy) در مدل‌های زبانی
• 18. بازیابی (Recall) و دقت (Precision)
• 19. امتیاز F1 و اهمیت آن
• 20. شاخص‌های ارزیابی در وظایف تولید متن
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. طبقه‌بندی احساسات مثبت، منفی، خنثی
• 23. شناسایی موضوعات و دسته‌بندی متون
• 24. تحلیل احساسات در حوزه کسب‌وکار
• 25. کاربرد در تحلیل بازخورد مشتریان
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 27. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 28. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 29. استخراج حقایق و رویدادها
• 30. کاربرد در پایگاه‌های دانش
• 31. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 32. خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 33. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 34. کاربرد در تولید گزارش‌ها
• 35. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاق
• 36. تولید محتوای داستانی و شعری
• 37. تولید متون آموزشی و اطلاع‌رسانی
• 38. تولید محتوای تبلیغاتی سازگار
• 39. کاربرد در نوشتن مقالات علمی
• 40. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 41. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 42. ارزیابی عملکرد سیستم‌های QA
• 43. کاربرد در دستیارهای مجازی
• 44. تنظیم دقیق برای کنترل حالات عاطفی
• 45. مفهوم کنترل حالات عاطفی در متن
• 46. شناسایی و دسته‌بندی حالات عاطفی
• 47. نقش مدل‌های زبانی در بیان عواطف
• 48. تنظیم دقیق برای تقویت یا تضعیف حالات عاطفی
• 49. تکنیک‌های هدایت عاطفی در متن
• 50. کنترل لحن و بیان در خروجی مدل
• 51. کاربرد در ایجاد شخصیت‌های متنی
• 52. تنظیم دقیق برای ایجاد همدلی در متن
• 53. تکنیک‌های ایجاد حس همدردی
• 54. کاربرد در مشاوره و حمایت روانی (با احتیاط)
• 55. تنظیم دقیق برای تولید متن با طنز (با احتیاط)
• 56. شناسایی و تولید عناصر طنز
• 57. محدودیت‌ها و ملاحظات اخلاقی طنز
• 58. تنظیم دقیق برای تولید متن با ابهام (با احتیاط)
• 59. کاربرد در داستان‌سرایی و شعر
• 60. تنظیم دقیق برای کنترل سطح رسمی بودن متن
• 61. تنظیم دقیق برای ایجاد سبک‌های نگارشی مختلف
• 62. کاربرد در ترجمه ماشینی (با رویکرد رسمی)
• 63. تنظیم دقیق برای اصلاح اشتباهات نگارشی
• 64. تنظیم دقیق برای تنوع‌بخشی به واژگان
• 65. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد
• 66. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (LoRA)
• 67. تنظیم دقیق با روش‌های تزریق (Prompt Tuning)
• 68. تنظیم دقیق با روش‌های آداپتور (Adapter Tuning)
• 69. تکنیک‌های یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 70. اهمیت انتخاب مدل پایه مناسب
• 71. معیارهای انتخاب مدل پایه برای فاین‌تونینگ
• 72. مدل‌های زبانی بومی ایران و فاین‌تونینگ آن‌ها
• 73. چالش‌های فاین‌تونینگ در زبان فارسی
• 74. ملاحظات اخلاقی در فاین‌تونینگ مدل‌های زبانی
• 75. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 76. جلوگیری از تولید محتوای مضر و جانب‌دارانه
• 77. ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 78. کاربرد فاین‌تونینگ در صنایع مختلف
• 79. صنعت رسانه و تولید محتوا
• 80. صنعت آموزش و یادگیری آنلاین
• 81. صنعت خدمات مشتری و پشتیبانی
• 82. صنعت سلامت و پزشکی (با احتیاط)
• 83. صنعت حقوقی و قضایی (با احتیاط)
• 84. آیندهٔ فاین‌تونینگ و مدل‌های زبانی
• 85. پیشرفت‌های آتی در معماری مدل‌ها
• 86. تکنیک‌های جدیدتر برای کنترل خروجی
• 87. نقش هوش مصنوعی مولد در آینده
• 88. چشم‌انداز استفاده از مدل‌های زبانی در ایران
• 89. توسعهٔ مدل‌های بومی و تخصصی
• 90. تطبیق مدل‌ها با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی
• 91. اهمیت تحقیقات داخلی در این حوزه
• 92. جمع‌بندی و نگاه به آینده