دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تصمیم‌گیری مستقل با اتکا به داده‌های چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تصمیم‌گیری مستقل با اتکا به داده‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
• 2. مبانی شبکه های عصبی
• 3. معماری ترنسفورمر
• 4. مکانیزم توجه
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست
• 6. اهمیت تنظیم دقیق برای مدل های زبانی
• 7. انواع تنظیم دقیق
• 8. تنظیم دقیق پارامتری
• 9. تنظیم دقیق غیرپارامتری
• 10. تنظیم دقیق با داده های چندوجهی
• 11. مفهوم داده های چندوجهی
• 12. انواع داده های چندوجهی
• 13. تصاویر و مدل های زبانی
• 14. صوت و مدل های زبانی
• 15. ویدئو و مدل های زبانی
• 16. ترکیب داده های متنی با داده های دیگر
• 17. چالش های داده های چندوجهی
• 18. پیش پردازش داده های چندوجهی
• 19. استخراج ویژگی از تصاویر
• 20. استخراج ویژگی از صوت
• 21. استخراج ویژگی از ویدئو
• 22. ترکیب ویژگی ها
• 23. مدل های زبانی چندوجهی
• 24. معماری های مدل های زبانی چندوجهی
• 25. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر برای داده های چندوجهی
• 26. مدل های زبانی بصری
• 27. مدل های زبانی صوتی
• 28. مدل های زبانی چندرسانه ای
• 29. تنظیم دقیق مدل های زبانی چندوجهی
• 30. تنظیم دقیق با داده های بصری
• 31. تنظیم دقیق با داده های صوتی
• 32. تنظیم دقیق با داده های ویدئویی
• 33. تنظیم دقیق با داده های ترکیبی
• 34. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 35. تولید متن توضیحی برای تصاویر
• 36. تولید متن از صوت
• 37. تولید متن از ویدئو
• 38. تولید متن با استفاده از داده های چندوجهی
• 39. تنظیم دقیق برای وظایف فهم متن
• 40. طبقه‌بندی متن با استفاده از داده های بصری
• 41. پاسخ به سوال با استفاده از داده های چندوجهی
• 42. استخراج اطلاعات از داده های چندوجهی
• 43. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه
• 44. ترجمه ماشینی بصری
• 45. ترجمه ماشینی صوتی
• 46. ترجمه ماشینی چندرسانه ای
• 47. تنظیم دقیق برای کنترل میزان تصمیم گیری مستقل
• 48. مفهوم تصمیم گیری مستقل در مدل های زبانی
• 49. عوامل موثر بر تصمیم گیری مستقل
• 50. تنظیم میزان تصمیم گیری با داده های چندوجهی
• 51. کنترل خلاقیت مدل
• 52. کنترل دقت مدل
• 53. تنظیم دقیق برای افزایش قابلیت اطمینان
• 54. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری
• 55. ارزیابی مدل های زبانی چندوجهی
• 56. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 57. معیارهای ارزیابی برای فهم متن
• 58. معیارهای ارزیابی برای ترجمه
• 59. معیارهای ارزیابی برای کنترل تصمیم گیری
• 60. روش های ارزیابی انسانی
• 61. روش های ارزیابی خودکار
• 62. کاربردهای مدل های زبانی چندوجهی
• 63. کاربرد در آموزش
• 64. کاربرد در سلامت
• 65. کاربرد در رسانه
• 66. کاربرد در تجارت الکترونیک
• 67. کاربرد در رباتیک
• 68. کاربرد در سیستم های توصیه گر
• 69. کاربرد در هوش مصنوعی مولد
• 70. اخلاق در مدل های زبانی چندوجهی
• 71. حریم خصوصی در داده های چندوجهی
• 72. امنیت در مدل های زبانی چندوجهی
• 73. سوگیری در مدل های زبانی چندوجهی
• 74. مسئولیت پذیری در مدل های زبانی چندوجهی
• 75. چارچوب های قانونی و شرعی برای استفاده از مدل های زبانی
• 76. ملاحظات شرعی در داده های چندوجهی
• 77. ملاحظات قانونی در تنظیم دقیق مدل ها
• 78. مدیریت ریسک در پیاده سازی مدل های زبانی چندوجهی
• 79. آینده پژوهی در مدل های زبانی چندوجهی
• 80. روندهای نوظهور در داده های چندوجهی
• 81. چالش های آینده در تنظیم دقیق
• 82. اهمیت داده های بومی در تنظیم دقیق
• 83. اهمیت بازتولیدپذیری در تحقیقات
• 84. توسعه ابزارهای تنظیم دقیق
• 85. تمرکز بر داده های با کیفیت
• 86. تاثیر تنظیم دقیق بر عملکرد مدل
• 87. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی
• 88. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای سیستم های کمک به تصمیم گیری
• 89. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات چندوجهی
• 90. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای ایجاد دستیارهای هوشمند
• 91. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای سیستم های امنیتی هوشمند
• 92. نکات پایانی و جمع بندی