دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خطی و کارآمد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خطی و کارآمد

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 معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر: مکانیسم توجه
• 3. مکانیسم توجه خودی (Self-Attention)
• 4. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 5. لایه‌های انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 6. جایگاه‌گذاری (Positional Encoding)
• 7. پیاده‌سازی اولیه مدل ترنسفورمر
• 8. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. اهمیت fine-tuning برای وظایف خاص
• 10. انواع fine-tuning: Feature Extraction و Fine-tuning کامل
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 12. مجموعه داده‌های آموزشی برای fine-tuning
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 14. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 15. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
• 16. تنظیمات هایپرپارامترها در fine-tuning
• 17. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 18. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 19. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 20. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
• 21. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 22. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 25. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score
• 26. ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 27. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 28. استفاده از معیارهای خاص وظیفه
• 29. fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 30. خلق داستان و شعر با مدل‌های زبانی
• 31. تولید دیالوگ و سناریو
• 32. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 33. روش‌های مختلف خلاصه‌سازی (انتزاعی و استخراجی)
• 34. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 35. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 36. ملاحظات خاص در ترجمه ماشینی
• 37. fine-tuning برای پاسخگویی به پرسش (Question Answering)
• 38. انواع وظایف پاسخگویی به پرسش
• 39. fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 40. دسته‌بندی احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 41. fine-tuning برای تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 42. شناسایی موضوعات اصلی در یک مجموعه متن
• 43. fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 44. شناسایی افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 45. fine-tuning برای تشخیص روابط (Relation Extraction)
• 46. شناسایی روابط بین موجودیت‌های نام‌گذاری شده
• 47. fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
• 48. ملاحظات امنیتی در تولید کد
• 49. fine-tuning برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding)
• 50. fine-tuning برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
• 51. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 52. مدل‌های خانواده BERT
• 53. مدل‌های خانواده GPT
• 54. مدل‌های خانواده T5
• 55. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب
• 56. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 57. حذف بایاس (Bias) از مدل‌ها
• 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 59. شفافیت در فرآیند fine-tuning
• 60. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
• 61. fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص (Tone)
• 62. خلق لحن رسمی و اداری
• 63. خلق لحن غیررسمی و دوستانه
• 64. خلق لحن علمی و تخصصی
• 65. خلق لحن اقناعی و تبلیغی
• 66. خلق لحن حقوقی و قضایی
• 67. خلق لحن ادبی و هنری
• 68. مدل‌سازی لحن‌های متناسب با مخاطب
• 69. تطبیق لحن با هدف ارتباط
• 70. fine-tuning برای افزایش کارآمدی مدل
• 71. بهینه‌سازی سرعت inference
• 72. کاهش مصرف حافظه
• 73. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 74. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 75. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 76. کم‌سازی ابعاد (Quantization)
• 77. fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 78. یادگیری با مثال‌های کم (Meta-Learning)
• 79. fine-tuning برای وظایف چندزبانه
• 80. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 81. fine-tuning در حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 82. تولید محتوای آموزشی در چارچوب بانکداری بدون ربا
• 83. تحلیل متون اقتصادی با رعایت مقررات شرعی
• 84. fine-tuning در حوزه فقه و احکام اسلامی
• 85. استفاده از مدل‌ها برای استخراج احکام شرعی
• 86. تولید محتوای آموزشی منطبق با مذهب رسمی
• 87. fine-tuning در حوزه تاریخ و فرهنگ ایران
• 88. تحلیل متون تاریخی با رویکرد ملی
• 89. تولید محتوای فرهنگی سازگار با ارزش‌های ایرانی
• 90. fine-tuning برای ایجاد ابزارهای آموزشی هوشمند
• 91. سامانه‌های پرسش و پاسخ آموزشی
• 92. تولید محتوای درسی پویا
• 93. fine-tuning برای ارتقاء تجربه کاربری در سامانه‌های آموزشی
• 94. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 95. ارائه بازخورد هوشمند به دانش‌آموزان
• 96. fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 97. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 98. منابع داده‌ای فارسی برای fine-tuning
• 99. fine-tuning مدل‌های زبانی برای گویش‌های محلی (با رعایت ضوابط)
• 100. تولید محتوای آموزشی بومی