دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان امنیت داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان امنیت داده‌ها

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 کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
• 4. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. خود-توجهی (Self-Attention)
• 7. لایه ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 8. آموزش مدل‌های زبانی از پایه
• 9. مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش
• 10. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 11. توکنایزیشن (Tokenization) و واژگان
• 12. روش‌های نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 13. Word2Vec و GloVe
• 14. یادگیری نمایش‌های متنی عمیق
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 16. محدودیت‌های RNN و LSTM
• 17. معرفی مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 18. BERT: نمایش دوطرفه از متن
• 19. GPT: مدل‌های زبانی مولد
• 20. Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 21. مفاهیم اصلی Fine-tuning
• 22. انتخاب مجموعه‌داده مناسب برای Fine-tuning
• 23. انطباق مدل با وظایف خاص
• 24. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 25. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 26. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
• 27. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 28. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 29. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
• 30. ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 31. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 32. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 33. محدودیت‌های Fine-tuning
• 34. Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
• 35. روش‌های جلوگیری از Overfitting
• 36. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 38. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 39. تنظیم تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 40. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌گرمی (Regularization)
• 41. تکنیک‌های تنظیم‌گرمی L1 و L2
• 42. Dropou
• 43. آموزش با نرخ یادگیری کاهشی
• 44. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 45. اهمیت حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 46. انواع حملات سایبری به مدل‌های زبانی
• 47. حملات تزریق داده (Data Poisoning)
• 48. حملات سوءاستفاده از خروجی مدل (Output Manipulation)
• 49. حملات استخراج مدل (Model Extraction Attacks)
• 50. حملات استخراج داده‌های آموزشی (Training Data Extraction)
• 51. روش‌های افزایش امنیت در Fine-tuning
• 52. کنترل دسترسی به داده‌ها
• 53. رمزنگاری داده‌ها
• 54. ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
• 55. تکنیک‌های حذف اطلاعات حساس
• 56. حذف اطلاعات هویتی از متن
• 57. جایگزینی اطلاعات حساس با توکن‌های عمومی
• 58. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 59. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ حریم خصوصی
• 60. ارزیابی امنیت داده‌ها در مدل‌های Fine-tuned
• 61. آزمون‌های نفوذ بر روی مدل‌ها
• 62. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
• 63. مدیریت ریسک امنیتی
• 64. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مربوط به داده‌ها در ایران
• 65. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 66. آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوای دیجیتال
• 67. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 68. حدود شرعی در تولید محتوا
• 69. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 70. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 71. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 72. پرهیز از تبعیض و سوگیری در مدل‌ها
• 73. تطبیق مدل‌های زبانی با الزامات داخلی
• 74. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز
• 75. انتخاب مدل‌های مناسب با چارچوب‌های داخلی
• 76. تنظیمات امنیتی در پلتفرم‌های آموزشی
• 77. پایش و نظارت بر استفاده از مدل‌ها
• 78. آموزش کاربران در خصوص استفاده امن
• 79. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی‌های امنیتی
• 80. مستندسازی فرآیند Fine-tuning و امن‌سازی
• 81. ایجاد گزارش‌های امنیتی منظم
• 82. برنامه‌ریزی برای واکنش به حوادث امنیتی
• 83. ارتقاء مستمر دانش و مهارت‌های تیم
• 84. مطالعه موردی: Fine-tuning موفق در یک حوزه حساس
• 85. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی امن
• 86. آینده امنیت در مدل‌های زبانی و Fine-tuning
• 87. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای توسعه امن