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

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 Robustness
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
• 4. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 5. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 7. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 8. مفاهیم اولیه fine-tuning
• 9. اهمیت fine-tuning برای سفارشی‌سازی مدل
• 10. انواع fine-tuning: full fine-tuning و parameter-efficient fine-tuning
• 11. روش‌های parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
• 12. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 13. QLoRA (Quantized LoRA)
• 14. Adapter-based fine-tuning
• 15. Prefix Tuning
• 16. Prompt Tuning
• 17. P-Tuning
• 18. آشنایی با مجموعه داده‌های fine-tuning
• 19. استراتژی‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
• 20. تطبیق لحن مدل با داده‌های سفارشی
• 21. معیارهای ارزیابی fine-tuning
• 22. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 23. ارزیابی دستی و خودکار لحن مدل
• 24. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای fine-tuning
• 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 26. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 27. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 28. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 30. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 31. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 32. Dropout
• 33. Weight Decay
• 34. Early Stopping
• 35. Fine-tuning برای وظایف خاص تولید متن
• 36. تولید متن خلاقانه با لحن مشخص
• 37. تولید متن خبری با لحن رسمی
• 38. تولید متن علمی با لحن دقیق
• 39. تولید متن ادبی با لحن هنری
• 40. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 41. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 42. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
• 43. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 44. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
• 46. مبانی مدل‌های چندوجهی
• 47. ترکیب داده‌های متنی و غیرمتنی
• 48. Fine-tuning مدل‌های زبانی با تصاویر
• 49. Fine-tuning مدل‌های زبانی با صدا
• 50. Fine-tuning مدل‌های زبانی با ویدئو
• 51. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی
• 52. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
• 53. پاسخ به سوالات تصویری (Visual Question Answering)
• 54. تولید محتوای چندوجهی
• 55. Fine-tuning برای مدل‌های Multi-Modal Robustness
• 56. مفهوم Robustness در مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. چالش‌های Robustness در مدل‌های چندوجهی
• 58. تکنیک‌های افزایش Robustness
• 59. Augmentationهای چندوجهی
• 60. Adversarial Training برای مدل‌های چندوجهی
• 61. Fine-tuning با داده‌های نویزی
• 62. ارزیابی Robustness مدل‌های چندوجهی
• 63. سناریوهای حمله و دفاع برای مدل‌های چندوجهی
• 64. کاربردهای عملی مدل‌های Multi-Modal Robustness
• 65. سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی
• 66. دستیاران مجازی هوشمند
• 67. سیستم‌های نظارت و تحلیل خودکار
• 68. مدل‌سازی رفتار کاربر در محیط‌های چندوجهی
• 69. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 70. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 71. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 72. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
• 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 74. چارچوب‌های قانونی و شرعی در تولید محتوا
• 75. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 76. موازین شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 77. اصول اخلاقی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
• 78. تطبیق fine-tuning با الزامات قانونی ایران
• 79. خودداری از تولید محتوای ممنوع مطلق
• 80. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد رسمی
• 81. اصول طراحی دوره‌های آموزشی آنلاین در ایران
• 82. استانداردهای زبانی و سبکی در محتوای آموزشی
• 83. استفاده از واژگان علمی و محترمانه
• 84. حذف مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
• 85. جایگزینی مفاهیم غیرسازگار با معادل‌های مناسب
• 86. مثال‌هایی از fine-tuning سازگار با قوانین ایران
• 87. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی دینی
• 88. fine-tuning برای تولید متون حقوقی و اقتصادی اسلامی
• 89. fine-tuning برای سیستم‌های راهنما و پشتیبانی مشتری
• 90. fine-tuning برای ابزارهای کمک آموزشی
• 91. fine-tuning برای تحلیل داده‌های اجتماعی و فرهنگی
• 92. fine-tuning برای سیستم‌های مدیریت دانش سازمانی
• 93. fine-tuning برای ابزارهای خلاقانه با رویکرد اسلامی
• 94. fine-tuning برای مدل‌های زبانی با هدف آموزش زبان فارسی
• 95. fine-tuning برای پردازش زبان فارسی در حوزه‌های تخصصی
• 96. fine-tuning برای توسعه ابزارهای هوشمند مبتنی بر فرهنگ ایرانی
• 97. fine-tuning برای مدل‌های زبانی با رویکرد تقویت هویت ملی
• 98. fine-tuning برای سیستم‌های هوشمند در حوزه گردشگری فرهنگی
• 99. fine-tuning برای ابزارهای کمک به پژوهشگران علوم انسانی
• 100. fine-tuning برای مدل‌های زبانی در حوزه تاریخ و تمدن ایران