دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متنوع با افزایش داده‌های چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های متنوع با افزایش داده‌های چندوجهی

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 فرآیند fine-tuning
• 2. مبانی معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی
• 4. اهمیت و نقش داده در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 5. اصول جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 6. انواع داده‌های مورد نیاز برای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 7. معرفی مدل‌های زبانی پایه (Base Models)
• 8. فرآیند fine-tuning نظارت شده (Supervised Fine-Tuning)
• 9. تنظیم پارامترهای کلیدی در فرآیند fine-tuning
• 10. روش‌های بهینه‌سازی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های fine-tuned
• 12. متریک‌های استاندارد ارزیابی مدل‌های زبانی
• 13. تشخیص و رفع بیش‌برازش (Overfitting) در fine-tuning
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای خلق لحن‌های متنوع
• 15. مفهوم لحن (Tone) در ارتباطات متنی
• 16. شناسایی انواع لحن‌های متنی (رسمی، غیررسمی، علمی)
• 17. آموزش مدل برای تولید لحن رسمی
• 18. آموزش مدل برای تولید لحن غیررسمی و دوستانه
• 19. آموزش مدل برای تولید لحن علمی و تخصصی
• 20. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای لحن
• 21. کاربرد داده‌های چندوجهی (Multimodal Data) در fine-tuning
• 22. مقدمه‌ای بر داده‌های چندوجهی (تصویر، صدا، ویدئو)
• 23. ادغام اطلاعات تصویری با داده‌های متنی
• 24. ادغام اطلاعات صوتی با داده‌های متنی
• 25. استفاده از داده‌های ویدئویی در fine-tuning
• 26. چالش‌های استفاده از داده‌های چندوجهی
• 27. معماری‌های مدل‌های زبانی چندوجهی
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از تصاویر
• 29. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از صدا
• 30. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از ویدئو
• 31. کاربرد fine-tuning برای خلق شخصیت‌های متنی
• 32. تولید متن با شخصیت‌های داستانی
• 33. تولید متن با لهجه‌های مختلف (با رعایت چارچوب)
• 34. تولید متن با سبک نگارش نویسندگان برجسته (با رعایت چارچوب)
• 35. fine-tuning برای خلق لحن‌های سازگار با فرهنگ ایرانی
• 36. آموزش مدل برای تولید متن با احترام و ادب
• 37. آموزش مدل برای تولید متن با مفاهیم اخلاقی (مطابق چارچوب)
• 38. آموزش مدل برای تولید متن با ارزش‌های خانواده (مطابق چارچوب)
• 39. کاربرد fine-tuning در تولید محتوای آموزشی (مطابق چارچوب)
• 40. تولید درس‌نامه‌های تعاملی
• 41. تولید سوالات و آزمون‌های سازگار
• 42. تولید توضیحات تکمیلی برای مفاهیم درسی
• 43. fine-tuning برای کاربردهای خاص در نظام آموزشی
• 44. شخصی‌سازی محتوای آموزشی برای دانش‌آموزان
• 45. پشتیبانی از فرآیند یادگیری با تولید محتوای مناسب
• 46. تولید پاسخ‌های خودکار به سوالات دانش‌آموزان (مطابق چارچوب)
• 47. Fine-tuning با استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی (RLHF)
• 48. مبانی یادگیری تقویتی
• 49. نقش بازخورد انسانی در RLHF
• 50. طراحی سیستم پاداش برای RLHF
• 51. پیاده‌سازی RLHF برای fine-tuning مدل‌های زبانی
• 52. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در RLHF
• 53. fine-tuning برای وظایف خاص زبانی (NLU/NLG)
• 54. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 55. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 56. fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 57. fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی (با رعایت چارچوب)
• 58. fine-tuning برای وظایف پاسخ به سوال
• 59. fine-tuning برای وظایف تولید کد (با رعایت چارچوب)
• 60. fine-tuning برای تشخیص احساسات (با چارچوب اخلاقی)
• 61. fine-tuning برای تشخیص موضوع
• 62. fine-tuning برای تشخیص لحن (تکمیلی)
• 63. fine-tuning برای تولید متن خلاقانه (با چارچوب)
• 64. fine-tuning برای تولید شعر (با چارچوب)
• 65. fine-tuning برای تولید داستان کوتاه (با چارچوب)
• 66. fine-tuning برای تولید نمایشنامه (با چارچوب)
• 67. fine-tuning برای تولید متن تبلیغاتی (با چارچوب)
• 68. fine-tuning برای تولید متن خبری (با چارچوب)
• 69. fine-tuning برای تولید محتوای وب‌سایت (با چارچوب)
• 70. fine-tuning برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی (با چارچوب)
• 71. fine-tuning برای تولید محتوای حقوقی (با چارچوب)
• 72. fine-tuning برای تولید محتوای پزشکی (با چارچوب)
• 73. fine-tuning برای تولید محتوای مالی (با چارچوب)
• 74. fine-tuning برای تولید محتوای گردشگری (با چارچوب)
• 75. fine-tuning برای تولید محتوای فرهنگی (با چارچوب)
• 76. fine-tuning برای تولید محتوای ورزشی (با چارچوب)
• 77. fine-tuning برای تولید محتوای علمی/پژوهشی (با چارچوب)
• 78. fine-tuning برای مقابله با اطلاعات نادرست (با رویکرد علمی)
• 79. تشخیص و اصلاح اطلاعات نادرست
• 80. تولید محتوای تصحیح‌کننده
• 81. fine-tuning برای کاربردهای دسترسی‌پذیری
• 82. تولید متن برای افراد کم‌بینا
• 83. تولید متن برای افراد کم‌شنوا
• 84. fine-tuning برای تعاملات ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 85. طراحی شخصیت و لحن برای ربات‌های گفتگو
• 86. مدیریت مکالمات طولانی و پیچیده
• 87. ارائه پاسخ‌های مفید و مرتبط
• 88. fine-tuning برای کاربردهای تجاری
• 89. خدمات مشتری هوشمند
• 90. شخصی‌سازی پیشنهادات محصول
• 91. تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان
• 92. fine-tuning برای کاربردهای دولتی و سازمانی
• 93. تولید گزارش‌های اداری
• 94. پاسخگویی به استعلامات شهروندان
• 95. بهینه‌سازی فرآیندهای ارتباطی داخلی
• 96. fine-tuning برای توسعه ابزارهای نگارشی
• 97. پیشنهاد کلمات و عبارات
• 98. اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی
• 99. بهبود ساختار جملات
• 100. fine-tuning برای خلاقیت در زبان