دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پردازش داده‌های چندوجهی مبتنی بر گراف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پردازش داده‌های چندوجهی مبتنی بر گراف

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 مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 3. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 5. مبانی آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 6. داده‌های متنی: جمع‌آوری، پیش‌پردازش و پاک‌سازی
• 7. مفاهیم پیشرفته در پردازش متن: توکن‌سازی و تعبیه‌سازی
• 8. تکنیک‌های تعبیه‌سازی کلمات: Word2Vec، GloVe و FastText
• 9. ساختارهای داده گراف و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان
• 10. مبانی شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 11. کاربرد GNN در مدل‌سازی زبان
• 12. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 18. مقدمه‌ای بر داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 19. انواع داده‌های چندوجهی: متن، تصویر، صدا، ویدئو
• 20. پردازش و نمایش داده‌های چندوجهی
• 21. یادگیری نمایش چندوجهی (Multimodal Representation Learning)
• 22. شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌های چندوجهی
• 23. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 24. معماری مدل‌های زبانی چندوجهی
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندوجهی
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی چندوجهی در جستجوی اطلاعات
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی چندوجهی در تولید محتوا
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی چندوجهی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی چندوجهی در تحلیل احساسات
• 30. کاربرد مدل‌های زبانی چندوجهی در واقعیت افزوده و مجازی
• 31. مدل‌های گراف دانش (Knowledge Graph) و ارتباط آن‌ها با زبان
• 32. استفاده از گراف دانش در بهبود مدل‌های زبانی
• 33. استخراج اطلاعات از متن و تبدیل به گراف دانش
• 34. پیوند دادن موجودیت‌ها در گراف دانش (Entity Linking)
• 35. رابطه استنتاج در گراف دانش (Relation Extraction)
• 36. شبکه‌های عصبی گراف برای گراف دانش
• 37. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از گراف دانش
• 38. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با گراف دانش برای وظایف خاص
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های زبانی
• 40. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 41. LoRA و QLoRA برای تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 42. Adapter-based Fine-tuning
• 43. Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 44. تنظیم دقیق مبتنی بر دستور (Instruction Tuning)
• 45. ایجاد و استفاده از دیتاست‌های تنظیم دقیق
• 46. ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 47. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف زبانی
• 48. ارزیابی مدل‌های زبانی چندوجهی
• 49. اندازه‌گیری دقت و صحت در مدل‌های زبانی
• 50. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 51. اخلاق در مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 52. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت و کسب‌وکار
• 53. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی
• 54. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری
• 55. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قانون
• 56. مدل‌های زبانی در حوزه مالی و بانکداری
• 57. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه و تولید محتوا
• 58. مدل‌های زبانی در حوزه خدمات مشتریان
• 59. مدل‌های زبانی در حوزه پژوهش و توسعه
• 60. چالش‌های فعلی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 61. آینده مدل‌های زبانی و یادگیری چندوجهی
• 62. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 63. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
• 65. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 66. مدیریت مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی (MLOps)
• 67. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی
• 68. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Interpretability)
• 69. تبیین پذیری مدل‌های زبانی (Explainability)
• 70. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در داده‌های زبانی
• 71. موازین شرعی در استفاده از داده‌های زبانی
• 72. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 73. تطبیق مدل‌های زبانی با استانداردها و مقررات ملی
• 74. مدل‌های زبانی و اقتصاد مقاومتی
• 75. نقش مدل‌های زبانی در توسعه دانش‌بنیان
• 76. کاربرد مدل‌های زبانی در رفع چالش‌های اجتماعی
• 77. ملاحظات فرهنگی در طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 78. تدوین دستورالعمل‌های اخلاقی برای استفاده از مدل‌های زبانی
• 79. آموزش و توانمندسازی کاربران در استفاده از مدل‌های زبانی
• 80. مدل‌های زبانی و توسعه پایدار
• 81. آینده پژوهش در مدل‌های زبانی و گراف
• 82. پروژه‌های عملی و کاربردی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 83. ارائه و دفاع از پروژه‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 84. جمع‌بندی و جمع‌آوری آموخته‌ها
• 85. مروری بر مفاهیم کلیدی دوره
• 86. مسیرهای یادگیری و پیشرفت در حوزه مدل‌های زبانی
• 87. نکات تکمیلی و منابع بیشتر برای مطالعه
• 88. اصول طراحی مدل‌های زبانی سفارشی
• 89. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در سناریوهای واقعی
• 90. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی در تنظیم دقیق
• 91. راهنمایی برای انتخاب معماری مناسب مدل زبانی
• 92. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش داده‌های گراف
• 93. کاربرد مدل‌های زبانی در بازیابی اطلاعات پیشرفته
• 94. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 95. ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته
• 96. خلاصه‌سازی متن با رویکردهای نوین
• 97. تحلیل گفتمان و درک عمیق متن
• 98. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی و گویش‌های آن
• 99. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 100. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)