دوره سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌های Azure OpenAI با استفاده از ابزارهای پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌های Azure OpenAI با استفاده از ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و نحوه عملکرد آن
• 4. آشنایی با Azure OpenAI Service
• 5. مفاهیم پایه بهینه‌سازی مدل
• 6. معرفی Weights & Biases (W&B)
• 7. نصب و راه‌اندازی W&B
• 8. تنظیمات اولیه پروژه در W&B
• 9. رابط کاربری W&B و داشبوردها
• 10. ثبت خودکار پارامترها و متریک‌ها
• 11. ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 12. مقایسه نتایج آزمایش‌های مختلف
• 13. مدیریت ورژن مدل‌ها در W&B
• 14. مستندسازی آزمایش‌ها با W&B
• 15. نمایش داده‌های تصویری و متنی
• 16. تجسم پیشرفت آموزش مدل
• 17. نکات کلیدی در انتخاب مدل پایه
• 18. آماده‌سازی داده‌ها برای سفارشی‌سازی
• 19. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 20. فرمت‌بندی داده‌ها برای Azure OpenAI
• 21. مفهوم Fine-tuning (تنظیم دقیق)
• 22. چرا Fine-tuning مهم است؟
• 23. انواع Fine-tuning در Azure OpenAI
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به سوال
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف چت‌بات
• 30. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 31. حجم و کیفیت داده‌ها در Fine-tuning
• 32. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 33. ارزیابی مدل پس از Fine-tuning
• 34. متریک‌های ارزیابی برای وظایف متن
• 35. استفاده از W&B برای ارزیابی مدل
• 36. مقایسه مدل Fine-tuned با مدل پایه
• 37. شناسایی نقاط ضعف مدل Fine-tuned
• 38. تکنیک‌های بهبود مدل Fine-tuned
• 39. تنظیم پارامترهای Fine-tuning
• 40. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. اندازه بچ (Batch Size)
• 42. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 43. تنظیمات بهینه‌سازی (Optimizer)
• 44. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 45. مفهوم Prompt Engineering
• 46. طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 47. استفاده از Few-shot Learning
• 48. تکنیک‌های Prompt Chaining
• 49. ارزیابی مدل با پرامپت‌های مختلف
• 50. بهینه‌سازی پرامپت با W&B
• 51. مدیریت و مقایسه پرامپت‌ها
• 52. مفهوم Fine-tuning پیشرفته
• 53. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
• 54. مزایای استفاده از LoRA
• 55. پیاده‌سازی LoRA با Azure OpenAI
• 56. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 57. مزایای استفاده از QLoRA
• 58. پیاده‌سازی QLoRA با Azure OpenAI
• 59. تکنیک‌های Quantization برای مدل‌ها
• 60. کاهش حجم مدل با Quantization
• 61. تاثیر Quantization بر دقت مدل
• 62. استفاده از W&B برای ردیابی LoRA/QLoRA
• 63. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
• 64. انتخاب بهترین روش Fine-tuning
• 65. ملاحظات امنیتی در Azure OpenAI
• 66. مدیریت دسترسی‌ها و کلیدها
• 67. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 68. پیروی از مقررات و استانداردها
• 69. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 70. سوگیری در مدل‌ها و نحوه کاهش آن
• 71. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 72. کاربردهای عملی مدل‌های سفارشی‌شده
• 73. ساخت دستیارهای هوشمند شخصی
• 74. تولید محتوای خلاقانه و هدفمند
• 75. تحلیل و خلاصه‌سازی اسناد حجیم
• 76. سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی
• 77. ربات‌های چت برای خدمات مشتری
• 78. تولید کد و اسکریپت‌های برنامه‌نویسی
• 79. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
• 80. ابزارهای کمکی برای نویسندگان و مترجمان
• 81. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 82. استفاده از W&B برای مدیریت پروژه‌های بزرگ
• 83. ساخت داشبوردهای سفارشی در W&B
• 84. اشتراک‌گذاری نتایج و همکاری تیمی
• 85. استقرار مدل‌های Fine-tuned در Azure OpenAI
• 86. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 87. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 88. مفهوم A/B Testing برای مدل‌ها
• 89. ارزیابی مداوم عملکرد مدل
• 90. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 91. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 92. روندهای نوظهور در Fine-tuning
• 93. نقش ابزارهایی مانند W&B در آینده
• 94. نکات پایانی و توصیه‌های عملی
• 95. جمع‌بندی مباحث کلیدی دوره
• 96. گام‌های بعدی برای یادگیری عمیق‌تر
• 97. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
• 98. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر
• 99. چالش‌های پیش رو در سفارشی‌سازی مدل