دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Persona Modeling 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 Persona Modeling
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 معماریهای چندوجهی
- 2. مبانی شبکههای عصبی عمیق برای مدلهای زبانی
- 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
- 4. مفاهیم پایه در Fine-tuning مدلهای زبانی
- 5. اهمیت سفارشیسازی لحن در مدلهای زبانی
- 6. مبانی مدلسازی شخصیت (Persona Modeling)
- 7. معماریهای چندوجهی (Multi-Modal Architectures)
- 8. ترکیب متن و سایر مدالیتهها در مدلهای زبانی
- 9. روشهای مختلف Fine-tuning برای مدلهای زبانی
- 10. تنظیم دقیق پارامترهای مدلهای زبانی
- 11. بهینهسازی فرایند Fine-tuning
- 12. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
- 13. آمادهسازی و پیشپردازش دادههای متنی
- 14. برچسبگذاری دادهها برای سفارشیسازی لحن
- 15. استفاده از دادههای با کیفیت برای Fine-tuning
- 16. فریمورکها و ابزارهای رایج برای Fine-tuning
- 17. TensorFlow و PyTorch برای Fine-tuning
- 18. کتابخانههای تخصصی برای مدلسازی زبانی
- 19. Hugging Face Transformers و کار با آن
- 20. تنظیم دقیق مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models)
- 21. روشهای Fine-tuning مبتنی بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
- 22. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
- 23. کاربرد Fine-tuning در تولید متن
- 24. Fine-tuning برای خلاصهسازی متن
- 25. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
- 26. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
- 27. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
- 28. Fine-tuning برای طبقهبندی متن
- 29. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 30. Fine-tuning برای مدلسازی موضوعی
- 31. Fine-tuning برای تولید گفتمان
- 32. Fine-tuning برای تشخیص لحن و سبک
- 33. مبانی مدلسازی شخصیت در مدلهای زبانی
- 34. طراحی شخصیتهای مجازی
- 35. تخصیص شخصیت به متن تولید شده
- 36. مدلسازی شخصیتهای متعارض
- 37. مدلسازی شخصیتهای پویا
- 38. مدیریت چندین شخصیت در یک مدل
- 39. معماریهای Multi-Modal Persona Modeling
- 40. ادغام متن و تصویر در مدلسازی شخصیت
- 41. ادغام متن و صدا در مدلسازی شخصیت
- 42. ادغام متن و ویدئو در مدلسازی شخصیت
- 43. چالشهای معماریهای چندوجهی
- 44. روشهای یادگیری چندوجهی
- 45. Fine-tuning مدلهای چندوجهی
- 46. تنظیم دقیق برای شخصیتهای چندوجهی
- 47. ارزیابی مدلهای Fine-tuned
- 48. معیارهای ارزیابی کمی مدلهای زبانی
- 49. معیارهای ارزیابی کیفی مدلهای زبانی
- 50. ارزیابی لحن و سبک در متن تولید شده
- 51. ارزیابی انسجام و منطق در متن
- 52. ارزیابی خلاقیت و نوآوری در متن
- 53. ارزیابی تعصبات (Bias) در مدلهای زبانی
- 54. روشهای شناسایی و کاهش تعصبات
- 55. مسائل اخلاقی در Fine-tuning مدلهای زبانی
- 56. حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 57. مسئولیتپذیری در استفاده از مدلهای زبانی
- 58. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
- 59. Fine-tuning برای رباتهای چت و دستیارهای مجازی
- 60. Fine-tuning برای سیستمهای توصیهگر
- 61. Fine-tuning برای آموزش و یادگیری
- 62. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
- 63. Fine-tuning برای بازیسازی
- 64. Fine-tuning برای تحقیقات علمی
- 65. Fine-tuning برای کاربردهای صنعتی
- 66. Fine-tuning برای خدمات مشتریان
- 67. Fine-tuning برای توسعه نرمافزار
- 68. Fine-tuning برای تحلیل دادههای حجیم
- 69. Fine-tuning برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته
- 70. Fine-tuning برای درک عمیق زبان
- 71. Fine-tuning برای تولید زبان طبیعی خلاقانه
- 72. Fine-tuning برای مدلسازی دانش
- 73. Fine-tuning برای استدلال زبانی
- 74. Fine-tuning برای فهم زمینه (Context)
- 75. Fine-tuning برای درک مفاهیم انتزاعی
- 76. Fine-tuning برای تولید زبان با ویژگیهای خاص
- 77. Fine-tuning برای شخصیسازی تجربه کاربری
- 78. Fine-tuning برای ایجاد ارتباطات معنادار
- 79. Fine-tuning برای شبیهسازی مکالمات انسانی
- 80. Fine-tuning برای تشخیص نیات (Intent Detection)
- 81. Fine-tuning برای مدیریت جریان مکالمه
- 82. Fine-tuning برای تولید پاسخهای مرتبط و مفید
- 83. Fine-tuning برای درک و تولید زبان رسمی
- 84. Fine-tuning برای درک و تولید زبان غیررسمی
- 85. Fine-tuning برای تنظیم سطح پیچیدگی زبان
- 86. Fine-tuning برای ایجاد لحنهای متنوع (جدی، شوخ، همدلانه)
- 87. Fine-tuning برای حفظ ثبات شخصیت در طول مکالمه
- 88. Fine-tuning برای انعطافپذیری در پاسخگویی
- 89. Fine-tuning برای درک و پاسخ به سوالات پیچیده
- 90. Fine-tuning برای تولید متن با هدف خاص (اطلاعرسانی، متقاعدسازی)
- 91. Fine-tuning برای انطباق با استانداردهای فرهنگی و اجتماعی
- 92. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی مؤثر
- 93. Fine-tuning برای پشتیبانی از زبان فارسی
- 94. Fine-tuning برای مدلسازی شخصیتهای ایرانی-اسلامی
- 95. Fine-tuning برای تولید متن مطابق با ارزشهای خانواده ایرانی
- 96. Fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
- 97. Fine-tuning برای انطباق با مقررات فضای مجازی کشور
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.