دوره fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای مبتنی بر تبادل پیام در گراف همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای مبتنی بر تبادل پیام در گراف
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 معماری ترنسفورمر
- 2. آشنایی با ساختار ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
- 3. مفهوم مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 4. انواع مکانیسم توجه: خودتوجهی و توجه متقاطع
- 5. مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models) و اهمیت آنها
- 6. معماری GPT و مدلهای مبتنی بر آن
- 7. معماری BERT و مدلهای مبتنی بر آن
- 8. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 9. بردارسازی کلمات (Word Embeddings) و روشهای آن
- 10. Word2Vec، GloVe و FastText
- 11. مدلهای زبانی مبتنی بر توکن (Token-based Language Models)
- 12. فرایند پیشآموزش (Pre-training) در مدلهای زبانی
- 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 14. دادههای آموزشی برای تنظیم دقیق
- 15. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 16. متریکهای ارزیابی در وظایف زبانی
- 17. وظایف زبانی رایج: طبقهبندی متن
- 18. وظایف زبانی رایج: خلاصهسازی متن
- 19. وظایف زبانی رایج: ترجمه ماشینی
- 20. وظایف زبانی رایج: پاسخ به پرسش
- 21. وظایف زبانی رایج: تولید متن
- 22. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 23. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب
- 24. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی
- 25. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه
- 26. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی
- 27. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
- 28. مفهوم تبادل پیام (Message Passing) در شبکههای عصبی
- 29. شبکههای عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
- 30. معماری GCN (Graph Convolutional Networks)
- 31. معماری GAT (Graph Attention Networks)
- 32. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
- 33. گرافهای دانش (Knowledge Graphs)
- 34. نمایش گرافهای دانش
- 35. استفاده از گرافهای دانش در مدلهای زبانی
- 36. ساخت گرافهای ارتباطی بین کلمات
- 37. گرافهای معنایی و نحوی
- 38. پیادهسازی GNN برای پردازش گرافهای زبانی
- 39. تنظیم دقیق مدلهای زبانی با استفاده از GNN
- 40. تلفیق GNN و ترنسفورمر
- 41. مدلهای مبتنی بر گراف و ترنسفورمر
- 42. تبادل پیام در معماریهای ترکیبی
- 43. تولید لحنهای مبتنی بر گراف
- 44. تنظیم لحن (Tone Adjustment) در مدلهای زبانی
- 45. شناسایی و دستهبندی لحنها
- 46. تولید متن با لحنهای مشخص
- 47. تنظیم دقیق برای تولید لحنهای مختلف
- 48. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
- 49. مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی و مدلهای زبانی
- 50. سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 51. شناسایی و کاهش سوگیری در دادهها
- 52. کاهش سوگیری در فرایند آموزش
- 53. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوا
- 54. مسئولیتپذیری در استفاده از مدلهای زبانی
- 55. امنیت دادهها و حریم خصوصی
- 56. رمزنگاری و حفاظت از دادههای آموزشی
- 57. قوانین و مقررات مرتبط با دادهها
- 58. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
- 59. تطابق با موازین اسلامی در محتوا
- 60. احکام فقهی مرتبط با تولید محتوا
- 61. تأثیرات فرهنگی و اجتماعی مدلهای زبانی
- 62. مدلهای زبانی و ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
- 63. مقابله با محتوای ضد فرهنگی
- 64. استفاده از مدلهای زبانی در آموزش رسمی
- 65. طراحی دورههای آموزشی مبتنی بر مدلهای زبانی
- 66. ارزیابی اثربخشی دورههای آموزشی
- 67. کاربرد مدلهای زبانی در حوزههای تخصصی
- 68. مدلهای زبانی در علوم پزشکی
- 69. مدلهای زبانی در حقوق
- 70. مدلهای زبانی در مهندسی
- 71. مدلهای زبانی در علوم انسانی
- 72. مدلهای زبانی در اقتصاد اسلامی
- 73. پردازش زبان طبیعی فارسی
- 74. چالشهای پردازش زبان طبیعی فارسی
- 75. ابزارها و کتابخانههای پردازش زبان فارسی
- 76. آمادهسازی دادههای فارسی برای مدلهای زبانی
- 77. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه برای فارسی
- 78. تولید متن فارسی با کیفیت بالا
- 79. خلاصهسازی متون فارسی
- 80. ترجمه ماشینی فارسی به زبانهای دیگر
- 81. پاسخ به پرسش به زبان فارسی
- 82. تولید محتوای آموزشی به زبان فارسی
- 83. کاربرد GNN در پردازش زبان فارسی
- 84. گرافهای دانش فارسی
- 85. ساخت گرافهای ارتباطی در زبان فارسی
- 86. تبادل پیام در گرافهای فارسی
- 87. تنظیم لحن در متون فارسی
- 88. تولید متن فارسی با لحنهای متنوع
- 89. ارزیابی مدلهای زبانی فارسی
- 90. مقایسه مدلهای مختلف برای زبان فارسی
- 91. آینده مدلهای زبانی و GNN
- 92. روندهای تحقیقاتی جدید
- 93. چشمانداز کاربرد مدلهای زبانی در ایران
- 94. تحلیل عمیقتر معماری ترنسفورمر
- 95. بهینهسازی فرایند تنظیم دقیق
- 96. روشهای پیشرفته تنظیم دقیق
- 97. تنظیم دقیق با دادههای کم (Few-shot Fine-tuning)
- 98. تنظیم دقیق خودکار (Automatic Fine-tuning)
- 99. مفاهیم پیشرفته در GNN
- 100. شبکههای گراف متوالی (Sequential Graph Networks)
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.