دوره کار با مدلهای متنباز زبان با استفاده از کتابخانه Hugging Face همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کار با مدلهای متنباز زبان با استفاده از کتابخانه Hugging Face
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. اصول یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 5. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
- 6. معرفی کتابخانه Hugging Face
- 7. ساختار کتابخانه Transformers
- 8. انواع مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 9. مفاهیم کلیدی در مدلهای زبان بزرگ
- 10. معماری ترنسفورمر (Transformer)
- 11. لایه توجه (Attention Mechanism)
- 12. مدلهای پیشآموزش دیده (Pre-trained Models)
- 13. تنظیم دقیق مدلها (Fine-tuning)
- 14. مجموعه دادهها برای آموزش مدلهای زبان
- 15. پیشپردازش متن برای مدلهای زبان
- 16. توکنایزرها (Tokenizers) و انواع آنها
- 17. استفاده از توکنایزرهای Hugging Face
- 18. بارگذاری مدلهای از پیش آموزش دیده
- 19. معماریهای محبوب: BERT
- 20. معماریهای محبوب: GPT
- 21. معماریهای محبوب: RoBERTa
- 22. معماریهای محبوب: T5
- 23. کاربردهای BERT در NLP
- 24. کاربردهای GPT در NLP
- 25. کاربردهای T5 در NLP
- 26. تنظیم دقیق BERT برای وظایف خاص
- 27. تنظیم دقیق GPT برای وظایف خاص
- 28. تنظیم دقیق T5 برای وظایف خاص
- 29. وظایف طبقهبندی متن
- 30. وظایف تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 31. وظایف ترجمه ماشینی
- 32. وظایف خلاصهسازی متن
- 33. وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 34. استفاده از Hugging Face برای طبقهبندی متن
- 35. استفاده از Hugging Face برای NER
- 36. استفاده از Hugging Face برای ترجمه ماشینی
- 37. استفاده از Hugging Face برای خلاصهسازی متن
- 38. استفاده از Hugging Face برای پاسخ به پرسش
- 39. مقدمهای بر مدلهای مولد (Generative Models)
- 40. تولید متن با مدلهای زبان
- 41. کنترل تولید متن
- 42. تولید متن خلاقانه
- 43. کاربردهای تولید متن
- 44. مقدمهای بر مدلهای تعاملی (Conversational Models)
- 45. ساخت چتبات با Hugging Face
- 46. ارزیابی مدلهای زبان
- 47. معیارهای ارزیابی برای طبقهبندی متن
- 48. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
- 49. معیارهای ارزیابی برای خلاصهسازی متن
- 50. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به پرسش
- 51. بهینهسازی مدلهای زبان
- 52. استفاده از GPU برای آموزش
- 53. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 54. ملاحظات اخلاقی در مدلهای زبان
- 55. سوگیری در مدلهای زبان
- 56. کاهش سوگیری در مدلهای زبان
- 57. شفافیت در مدلهای زبان
- 58. امنیت مدلهای زبان
- 59. مقدمهای بر مدلهای متنباز
- 60. اهمیت مدلهای متنباز در ایران
- 61. انتخاب مدل متنباز مناسب
- 62. مدلهای زبان فارسی در Hugging Face
- 63. تنظیم دقیق مدلهای فارسی
- 64. کاربرد مدلهای فارسی در ایران
- 65. مقدمهای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 66. تکنیکهای یادگیری انتقالی
- 67. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
- 68. مقدمهای بر مدلهای زبانی کوچکتر (Smaller Language Models)
- 69. مزایای مدلهای زبانی کوچکتر
- 70. استفاده از مدلهای زبانی کوچکتر
- 71. مقدمهای بر آموزش با منابع محدود (Low-resource Learning)
- 72. تکنیکهای آموزش با منابع محدود
- 73. مدلهای زبانی برای زبانهای کمبرخوردار
- 74. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
- 75. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
- 76. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 77. مقدمهای بر مدلهای زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
- 78. مزایای مدلهای زبانی چندزبانه
- 79. کاربرد مدلهای زبانی چندزبانه
- 80. مدلهای متنباز برای زبانهای مختلف
- 81. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 82. مقدمهای بر مدلهای کوچک (Distilled Models)
- 83. تکنیکهای تقطیر مدل (Model Distillation)
- 84. کاربرد مدلهای کوچک
- 85. مقدمهای بر مدلهای فاین-تون شده (Fine-tuned Models)
- 86. فرایند فاین-تونینگ
- 87. اهمیت فاین-تونینگ برای وظایف خاص
- 88. مدلهای متنباز برای وظایف تخصصی
- 89. مقدمهای بر مدلهای کوچک و کارآمد (Efficient Models)
- 90. تکنیکهای افزایش کارایی مدل
- 91. کاربرد مدلهای کارآمد
- 92. مقدمهای بر مدلهای زبانی برای وظایف خاص (Task-specific Models)
- 93. طراحی مدل برای وظایف منحصر به فرد
- 94. بهبود عملکرد مدل با تمرکز بر وظیفه
- 95. مقدمهای بر مدلهای زبانی با قابلیت درک زمینه (Context-aware Models)
- 96. اهمیت درک زمینه در NLP
- 97. تکنیکهای افزایش درک زمینه
- 98. مقدمهای بر مدلهای زبانی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 99. آموزش مدل برای تحلیل احساسات
- 100. کاربرد تحلیل احساسات در ایران
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.