دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Emotion Transfer همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Emotion Transfer

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. مفهوم توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 4. ساختارهای ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. معماری‌های محبوب مدل‌های زبانی (BERT, GPT)
• 6. مبانی fine-tuning و انتقال یادگیری
• 7. انواع fine-tuning: full fine-tuning, parameter-efficient fine-tuning
• 8. معرفی تکنیک‌های LoRA و QLoRA
• 9. تکنیک‌های Adapter-based fine-tuning
• 10. نکات مهم در انتخاب مدل پایه
• 11. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 13. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 14. مدیریت داده‌های نامتعادل
• 15. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 16. معرفی معماری Emotion Transfer
• 17. اهمیت انتقال احساسات در ارتباطات انسانی
• 18. کاربردهای انتقال احساسات در مدل‌های زبانی
• 19. چالش‌های مدل‌سازی احساسات
• 20. رویکردهای سنتی در تشخیص احساسات
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای متن
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای متن
• 23. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای احساسات
• 24. مبانی معماری Emotion Transfer: لایه‌های کلیدی
• 25. مکانیزم‌های توجه برای انتقال احساسات
• 26. تکنیک‌های یادگیری نظارت شده برای Emotion Transfer
• 27. یادگیری نیمه‌نظارت شده برای Emotion Transfer
• 28. یادگیری بدون نظارت برای Emotion Transfer
• 29. طراحی تابع هزینه (Loss Function) برای Emotion Transfer
• 30. ارزیابی مدل‌های Emotion Transfer
• 31. معیارهای ارزیابی سنتی (Accuracy, Precision, Recall)
• 32. معیارهای ارزیابی مبتنی بر احساسات
• 33. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 34. عیب‌یابی و رفع مشکلات در fine-tuning
• 35. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 36. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 37. مدیریت منابع محاسباتی (GPU, CPU)
• 38. نکات امنیتی در پردازش داده‌های حساس
• 39. استانداردهای حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 40. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 41. شفافیت در مدل‌سازی احساسات
• 42. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا با مدل‌های زبانی
• 43. فرهنگ‌سازی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. اصول طراحی رابط کاربری برای مدل‌های زبانی
• 45. راهنمای تعامل کاربر با مدل‌های fine-tuned
• 46. انتقال لحن مثبت در مدل‌های زبانی
• 47. تنظیم مدل برای لحن رسمی و اداری
• 48. سفارشی‌سازی برای لحن دوستانه و غیررسمی
• 49. مدل‌سازی لحن محترمانه و مؤدبانه
• 50. تنظیم مدل برای لحن علمی و تخصصی
• 51. ایجاد لحن انتقادی سازنده
• 52. تولید محتوا با لحن تشویق‌کننده
• 53. مدل‌سازی لحن متعادل و بی‌طرف
• 54. تکنیک‌های ترکیب لحن‌های مختلف
• 55. کاربرد fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
• 56. سفارشی‌سازی مدل برای دروس دینی و اخلاقی
• 57. تنظیم مدل برای درس‌های تاریخ و فرهنگ ایران
• 58. مدل‌سازی لحن مناسب برای زبان فارسی
• 59. انتقال احساسات در مکالمات چندزبانه
• 60. چالش‌های فرهنگی در انتقال احساسات
• 61. مدل‌سازی لحن در شبکه‌های اجتماعی
• 62. سفارشی‌سازی برای پلتفرم‌های خاص
• 63. کاربرد در بهبود دستیارهای صوتی
• 64. تنظیم مدل برای خدمات مشتریان
• 65. تولید نقد و بررسی محصول با لحن مناسب
• 66. مدل‌سازی لحن در داستان‌سرایی
• 67. خلق شخصیت‌های داستانی با لحن منحصر به فرد
• 68. سفارشی‌سازی برای بازی‌های ویدئویی
• 69. کاربرد در تحلیل بازخورد کاربران
• 70. تنظیم مدل برای خلاصه سازی متون
• 71. تولید محتوای خبری با لحن بی‌طرف
• 72. مدل‌سازی لحن در نامه‌های اداری
• 73. سفارشی‌سازی برای کمپین‌های تبلیغاتی
• 74. تولید محتوای فرهنگی و هنری
• 75. مدل‌سازی لحن در متون حقوقی
• 76. سفارشی‌سازی برای متون پزشکی
• 77. کاربرد در آموزش زبان فارسی به غیرفارسی‌زبانان
• 78. تنظیم مدل برای متون تاریخی
• 79. مدل‌سازی لحن در متون مذهبی (با رعایت چارچوب)
• 80. سفارشی‌سازی برای متون علمی-پژوهشی
• 81. کاربرد در تحلیل احساسات بازار سهام
• 82. تنظیم مدل برای تولید محتوای انگیزشی
• 83. مدل‌سازی لحن در متون ورزشی
• 84. سفارشی‌سازی برای متون فنی و مهندسی
• 85. کاربرد در بازیابی اطلاعات تخصصی
• 86. تنظیم مدل برای تولید محتوای طنز (با رعایت چارچوب)
• 87. مدل‌سازی لحن در متون سیاسی (با رعایت چارچوب)
• 88. سفارشی‌سازی برای متون فلسفی
• 89. کاربرد در تحلیل گفتمان
• 90. تنظیم مدل برای تولید محتوای داستانی کوتاه
• 91. مدل‌سازی لحن در متون روانشناسی
• 92. سفارشی‌سازی برای متون جامعه‌شناسی
• 93. کاربرد در تحلیل محتوای رسانه‌ای
• 94. تنظیم مدل برای تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 95. مدل‌سازی لحن در متون اقتصادی
• 96. سفارشی‌سازی برای متون معماری
• 97. کاربرد در تحلیل نظرات کاربران در فروشگاه‌های آنلاین
• 98. تنظیم مدل برای تولید محتوای شعر (با رعایت چارچوب)
• 99. مدل‌سازی لحن در متون مرتبط با محیط زیست
• 100. سفارشی‌سازی برای متون مرتبط با فناوری اطلاعات