دوره تنظیم دقیق مدلهای Azure OpenAI برای کاربردهای سفارشی هوش مصنوعی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم دقیق مدلهای Azure OpenAI برای کاربردهای سفارشی هوش مصنوعی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
موضوع میانی: بهینهسازی و سفارشیسازی مدلهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
- 2. مقدمهای بر مدلهای زبان بزرگ
- 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
- 4. معماری ترنسفورمر در مدلهای زبان
- 5. آشنایی با سرویس Azure OpenAI
- 6. قابلیتهای Azure OpenAI Service
- 7. مقدمهای بر تنظیم دقیق مدلها (Fine-tuning)
- 8. چرا تنظیم دقیق مدلها مهم است؟
- 9. مراحل کلی تنظیم دقیق مدل
- 10. انتخاب مدل پایه مناسب در Azure OpenAI
- 11. انواع مدلهای Azure OpenAI برای تنظیم دقیق
- 12. تعیین اهداف برای تنظیم دقیق مدل
- 13. جمعآوری و آمادهسازی دادههای آموزشی
- 14. اهمیت کیفیت دادهها در تنظیم دقیق
- 15. قالببندی دادهها برای Azure OpenAI
- 16. استفاده از دادههای برچسبگذاری شده
- 17. استراتژیهای جمعآوری دادههای سفارشی
- 18. نکات کلیدی در آمادهسازی مجموعه داده
- 19. محیط توسعه Azure برای تنظیم دقیق
- 20. آشنایی با Azure Machine Learning Studio
- 21. پایپلاینهای تنظیم دقیق در Azure ML
- 22. استفاده از Azure CLI برای تنظیم دقیق
- 23. تنظیم دقیق با استفاده از SDK پایتون
- 24. مفاهیم ارزیابی مدل تنظیم شده
- 25. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
- 26. دقت (Accuracy) و صحت (Precision)
- 27. بازیابی (Recall) و امتیاز F1
- 28. ارزیابی کیفیت خروجی مدل
- 29. تست مدل با دادههای جدید
- 30. تنظیم پارامترهای تنظیم دقیق
- 31. نرخ یادگیری (Learning Rate)
- 32. تعداد دورههای آموزشی (Epochs)
- 33. اندازه دسته (Batch Size)
- 34. استراتژیهای بهینهسازی هایپرپارامتر
- 35. جستجوی شبکهای (Grid Search)
- 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
- 37. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن
- 38. دستهبندی احساسات (Sentiment Analysis)
- 39. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
- 40. شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 41. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 42. تولید پاسخ سوال (Question Answering)
- 43. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 44. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 45. تنظیم دقیق برای وظایف مکالمهای
- 46. ساخت چتباتهای سفارشی
- 47. مدیریت دیالوگ در چتباتها
- 48. تنظیم دقیق برای وظایف خاص دامنه
- 49. کاربرد در حوزه پزشکی
- 50. کاربرد در حوزه حقوقی
- 51. کاربرد در حوزه مالی
- 52. کاربرد در حوزه آموزش
- 53. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدلها
- 54. سوگیری در دادههای آموزشی
- 55. کاهش سوگیری در مدلهای تنظیم شده
- 56. حریم خصوصی دادهها در Azure OpenAI
- 57. امنیت مدلهای تنظیم شده
- 58. استقرار مدلهای تنظیم شده
- 59. نحوه استقرار مدل در Azure
- 60. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) برای مدل
- 61. استفاده از مدل تنظیم شده در برنامهها
- 62. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
- 63. بهروزرسانی و بازآموزی مدلها
- 64. مدیریت چرخهعمر مدل (Model Lifecycle)
- 65. سفارشیسازی پیشرفته مدلها
- 66. تکنیکهای یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق
- 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 68. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 69. کاربرد مدلهای سفارشی در کسبوکار
- 70. افزایش بهرهوری با مدلهای AI
- 71. بهبود تجربه مشتری با چتباتها
- 72. تحلیل دادههای متنی برای تصمیمگیری
- 73. مقایسه Azure OpenAI با سایر پلتفرمها
- 74. مزایای استفاده از Azure OpenAI
- 75. محدودیتهای Azure OpenAI Service
- 76. آینده تنظیم دقیق مدلهای هوش مصنوعی
- 77. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
- 78. تکنیکهای جدید برای تنظیم دقیق
- 79. چالشهای پیش رو در هوش مصنوعی
- 80. مدیریت دانش و مستندات در AI
- 81. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق
- 82. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 83. شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)
- 84. مدلهای زبانی آماری
- 85. مفاهیم آماری در پردازش زبان طبیعی
- 86. کاربرد احتمالات در مدلسازی زبان
- 87. مقدمهای بر یادگیری بدون نظارت
- 88. یادگیری نیمهنظارتی
- 89. مفاهیم یادگیری تقویتی
- 90. طراحی معماری مدلهای زبان
- 91. بهینهسازی حافظه در مدلهای بزرگ
- 92. کاهش هزینههای محاسباتی
- 93. مدیریت منابع در Azure
- 94. برنامهریزی برای مقیاسپذیری
- 95. ایجاد راهکارهای هوش مصنوعی پایدار
- 96. پشتیبانی از زبان فارسی در Azure OpenAI
- 97. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 98. مطالعه موردی: پیادهسازی موفق
- 99. درسآموختهها از پروژههای واقعی
- 100. نکات تکمیلی برای تنظیم دقیق حرفهای
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.