دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Variational Graph Autoencoder (VGAE) 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 Variational Graph Autoencoder (VGAE)

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
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف در یادگیری عمیق
• 3. آشنایی با Variational Autoencoders (VAEs)
• 4. معماری Variational Graph Autoencoder (VGAE)
• 5. نکات کلیدی در طراحی VGAE
• 6. تابع هدف در VGAE
• 7. آموزش و اعتبارسنجی مدل VGAE
• 8. مقدمات fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. فرآیند fine-tuning چیست؟
• 10. تفاوت fine-tuning و pre-training
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 13. استفاده از داده‌های سفارشی
• 14. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی
• 15. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 16. قوانین مربوط به داده‌های آموزشی در ایران
• 17. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
• 18. روش‌های افزایش کیفیت داده
• 19. تکنیک‌های augmentation داده
• 20. تولید داده‌های مصنوعی با رعایت چارچوب
• 21. کاربرد VGAE در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 22. انتقال یادگیری با VGAE
• 23. مدل‌سازی روابط بین کلمات با VGAE
• 24. نمایش کلمات در فضای برداری
• 25. استفاده از گراف کلمات
• 26. ساخت گراف کلمات از داده‌های متنی
• 27. تنظیم پارامترهای گراف
• 28. آموزش VGAE بر روی گراف کلمات
• 29. استخراج ویژگی‌های معنایی با VGAE
• 30. ادغام ویژگی‌های VGAE با مدل زبانی پایه
• 31. تنظیم دقیق لایه‌های مدل زبانی
• 32. بهینه‌سازی فراپارامترها در fine-tuning
• 33. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 34. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 35. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 36. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 37. روش‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 38. تنظیمات مربوط به Regularization
• 39. تنظیمات مربوط به Optimizer (Adam, SGD)
• 40. پیاده‌سازی fine-tuning با PyTorch
• 41. پیاده‌سازی fine-tuning با TensorFlow
• 42. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی (Hugging Face)
• 43. آموزش مدل fine-tuned
• 44. ارزیابی عملکرد مدل fine-tuned
• 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 46. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
• 47. ارزیابی بر روی داده‌های تست
• 48. تحلیل نتایج ارزیابی
• 49. شناسایی نقاط ضعف مدل
• 50. بهبود مدل بر اساس تحلیل نتایج
• 51. تکرار فرآیند fine-tuning
• 52. کاربرد fine-tuning در تولید متن
• 53. تولید متن خلاقانه با لحن دلخواه
• 54. تولید پاسخ‌های مناسب برای پرسش و پاسخ
• 55. تولید خلاصه‌سازی متن با لحن خاص
• 56. تولید متن با سبک نگارش نویسندگان خاص
• 57. کاربرد fine-tuning در طبقه‌بندی متن
• 58. طبقه‌بندی اخبار بر اساس موضوع
• 59. تحلیل احساسات متن (Sentiment Analysis)
• 60. شناسایی موضوعات حساس در متن
• 61. کاربرد fine-tuning در ترجمه ماشینی
• 62. ترجمه ماشینی با حفظ سبک
• 63. ترجمه تخصصی در حوزه‌های خاص
• 64. کاربرد fine-tuning در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 65. تشخیص موجودیت‌های خاص در متن
• 66. تشخیص اصطلاحات تخصصی
• 67. کاربرد fine-tuning در پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 68. پاسخگویی به سوالات در حوزه‌های تخصصی
• 69. استفاده از دانش دامنه در پاسخگویی
• 70. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 71. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 72. رعایت موازین شرعی در محتوای تولیدی
• 73. عدم ترویج مطالب خلاف قوانین کشور
• 74. تضمین امنیت و حریم خصوصی کاربران
• 75. استانداردهای امنیتی در داده‌ها
• 76. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 77. اصول خانواده در مدل‌های زبانی
• 78. ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 79. ملاحظات مربوط به زبان فارسی
• 80. جلوگیری از تحریف مفاهیم
• 81. استفاده از واژگان مناسب و محترمانه
• 82. پرهیز از ادبیات مبتذل و کوچه بازاری
• 83. احترام به مقدسات دینی
• 84. پرهیز از ترویج عرفان‌های انحرافی
• 85. پرهیز از ترویج گروه‌های معاند
• 86. پرهیز از آموزش فعالیت‌های غیرقانونی
• 87. پرهیز از ترویج الگوهای پوششی غیرشرعی
• 88. بررسی نمونه‌های موفق fine-tuning
• 89. مطالعات موردی fine-tuning مدل‌های زبانی
• 90. چالش‌های رایج در fine-tuning
• 91. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 92. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی
• 93. پیشرفت‌های نوین در VGAE
• 94. توسعه مدل‌های زبانی سفارشی
• 95. نقش مدل‌های زبانی در آموزش
• 96. تولید محتوای آموزشی بومی
• 97. تطابق با نیازهای آموزشی کشور
• 98. ارتقاء کیفیت نظام آموزشی