دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Language Grounding 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 Multi-Modal Language Grounding

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 و معماری Multi-Modal Language Grounding
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 3. ساختار و عملکرد ترنسفورمرها
• 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 6. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
• 7. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 8. تکنیک‌های PEFT: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 9. تکنیک‌های PEFT: Prefix Tuning
• 10. تکنیک‌های PEFT: Prompt Tuning
• 11. تکنیک‌های PEFT: Adapters
• 12. معماری Multi-Modal Language Grounding: اصول اولیه
• 13. ترکیب داده‌های متنی و تصویری در مدل‌های زبانی
• 14. شناخت اشیاء و مفاهیم در تصاویر
• 15. تولید توضیحات متنی برای تصاویر (Image Captioning)
• 16. پاسخ به سوالات تصویری (Visual Question Answering - VQA)
• 17. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
• 18. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 19. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی
• 20. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های زبانی عصبی
• 21. روش‌های نمایش کلمات (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe
• 22. نمایش‌های متنی پیشرفته: BERT, GPT
• 23. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 24. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 25. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 26. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 27. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 28. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 29. تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
• 30. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 31. ادغام اطلاعات متنی و بصری
• 32. معماری‌های مدل‌های چندوجهی
• 33. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 34. ارزیابی مدل‌های زبانی چندوجهی
• 35. معیارهای ارزیابی برای VQA
• 36. معیارهای ارزیابی برای Image Captioning
• 37. معیارهای ارزیابی برای Text-to-Image Generation
• 38. کاربرد Fine-tuning در سفارشی‌سازی لحن مدل
• 39. تعریف لحن (Tone) در مدل‌های زبانی
• 40. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌های مختلف
• 41. تنظیم لحن مدل برای ارتباطات رسمی
• 42. تنظیم لحن مدل برای محتوای آموزشی
• 43. تنظیم لحن مدل برای پاسخگویی به سوالات مشتریان
• 44. تنظیم لحن مدل برای محتوای داستانی
• 45. تنظیم لحن مدل برای محتوای خبری
• 46. تنظیم لحن مدل برای محتوای علمی
• 47. تنظیم لحن مدل برای محتوای حقوقی
• 48. تنظیم لحن مدل برای محتوای پزشکی
• 49. تنظیم لحن مدل برای محتوای مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 50. تنظیم لحن مدل برای محتوای فرهنگی
• 51. تنظیم لحن مدل برای محتوای تاریخی
• 52. تنظیم لحن مدل برای محتوای اقتصادی
• 53. تنظیم لحن مدل برای محتوای سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 54. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با خانواده
• 55. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با سلامت روان
• 56. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با هنر
• 57. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با سبک زندگی
• 58. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با آموزش و پرورش
• 59. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با محیط زیست
• 60. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با فناوری
• 61. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با صنعت
• 62. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با کشاورزی
• 63. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با گردشگری
• 64. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با ورزش
• 65. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با قانون و مقررات
• 66. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با امور اداری
• 67. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با پژوهش
• 68. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با کارآفرینی
• 69. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با توسعه پایدار
• 70. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با هوش مصنوعی
• 71. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با داده‌کاوی
• 72. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با امنیت سایبری
• 73. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با تجارت الکترونیک
• 74. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با مدیریت
• 75. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با ارتباطات
• 76. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با مهندسی
• 77. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با معماری
• 78. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با شهرسازی
• 79. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم اجتماعی
• 80. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم انسانی
• 81. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم پایه
• 82. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم پزشکی
• 83. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم دامپزشکی
• 84. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم کشاورزی
• 85. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم فنی و مهندسی
• 86. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم اقتصادی و اداری
• 87. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم تربیتی
• 88. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم سیاسی
• 89. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم حقوقی
• 90. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم اجتماعی و رفتاری
• 91. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با علوم اسلامی
• 92. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با زبان و ادبیات فارسی
• 93. تنظیم لحن مدل برای محتوای مرتبط با هنر
• 94. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 95. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 96. جلوگیری از تولید محتوای مضر و تبعیض‌آمیز
• 97. ارزیابی جامع مدل‌های Fine-tuned شده
• 98. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
• 99. کاربرد عملی Fine-tuning در صنایع مختلف