دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Privacy 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 Privacy
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه و مفاهیم پایه مدلهای زبانی
- 2. آشنایی با معماریهای مدلهای زبانی
- 3. مبانی یادگیری عمیق برای مدلهای زبانی
- 4. کاربرد مدلهای زبانی در پردازش زبان طبیعی
- 5. انواع مدلهای زبانی و تاریخچه آنها
- 6. توکنسازی و بردارسازی در مدلهای زبانی
- 7. مفاهیم Embeddings و Word2Vec
- 8. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آنها
- 9. شبکههای حافظه بلند کوتاه (LSTM)
- 10. شبکههای حافظه طولانی (GRU)
- 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 12. معماری ترنسفورمر (Transformer)
- 13. مبانی Fine-tuning مدلهای زبانی
- 14. انواع روشهای Fine-tuning
- 15. Fine-tuning با دادههای برچسبدار
- 16. Fine-tuning با دادههای بدون برچسب
- 17. تنظیم پارامترهای مدل در Fine-tuning
- 18. انواع بهینهسازها در یادگیری عمیق
- 19. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
- 20. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
- 21. تنظیم تعداد دورههای آموزشی (Epochs)
- 22. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring)
- 23. مدیریت بیشبرازش (Overfitting)
- 24. تکنیکهای منظمسازی (Regularization)
- 25. روشهای تنظیمگری (Early Stopping)
- 26. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 27. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)
- 28. امتیاز F1 (F1-Score)
- 29. Perplexity در مدلهای زبانی
- 30. ارزیابی مدلهای زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
- 31. مبانی مدلهای چندوجهی
- 32. ترکیب متن و تصویر در مدلهای زبانی
- 33. ترکیب متن و صدا در مدلهای زبانی
- 34. معماریهای چندوجهی (ViT, CLIP)
- 35. Fine-tuning مدلهای چندوجهی
- 36. تنظیم لحن در مدلهای زبانی
- 37. مبانی لحن و سبک در ارتباطات
- 38. شناسایی لحن در متن
- 39. تکنیکهای سفارشیسازی لحن
- 40. Fine-tuning برای لحن رسمی
- 41. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
- 42. Fine-tuning برای لحن علمی
- 43. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی (با رعایت موازین)
- 44. Fine-tuning برای لحن آموزشی
- 45. مبانی حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 46. مفاهیم حفظ حریم خصوصی
- 47. تکنیکهای حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
- 48. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
- 49. یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 50. کاربرد حریم خصوصی در Fine-tuning
- 51. Fine-tuning با حفظ حریم خصوصی
- 52. تکنیکهای Multi-Modal Privacy
- 53. حفظ حریم خصوصی در ترکیب دادهها
- 54. ارزیابی حریم خصوصی مدلهای چندوجهی
- 55. پیادهسازی Fine-tuning با چارچوبهای استاندارد
- 56. استفاده از TensorFlow برای Fine-tuning
- 57. استفاده از PyTorch برای Fine-tuning
- 58. کتابخانههای تخصصی Fine-tuning
- 59. مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models)
- 60. استفاده از Hugging Face Transformers
- 61. سفارشیسازی مدلهای زبانی برای کاربردهای خاص
- 62. تولید متن با لحن دلخواه
- 63. خلاصهسازی متن با لحن مشخص
- 64. ترجمه ماشینی با حفظ لحن
- 65. پاسخگویی به سوالات با لحن مناسب
- 66. تحلیل احساسات با در نظر گرفتن لحن
- 67. کاربرد مدلهای زبانی در آموزش مجازی
- 68. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
- 69. شخصیسازی محتوای آموزشی
- 70. تولید آزمون و تمرین با لحن آموزشی
- 71. ارزیابی پیشرفت دانشآموزان با مدلهای زبانی
- 72. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدلهای زبانی
- 73. شفافیت در استفاده از مدلهای سفارشیشده
- 74. مسئولیتپذیری در خروجی مدل
- 75. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدلها
- 76. تکنیکهای کاهش سوگیری
- 77. کاربرد مدلهای زبانی در کسبوکار (با رعایت موازین)
- 78. خدمات مشتریان با لحن مناسب
- 79. بازاریابی محتوا با رعایت چارچوبهای شرعی
- 80. تحلیل بازار و رقبا با رویکرد علمی
- 81. مدیریت دانش سازمانی
- 82. کاربرد مدلهای زبانی در علوم اسلامی (با رویکرد رسمی)
- 83. تحلیل متون دینی با رویکرد علمی
- 84. کمک به استخراج احکام شرعی (با نظارت فقهی)
- 85. تولید محتوای آموزشی در حوزه معارف اسلامی
- 86. مبانی تولید محتوای دیجیتال مطابق قوانین ایران
- 87. چارچوبهای شرعی در محتوای آموزشی
- 88. مقررات شورای عالی انقلاب فرهنگی
- 89. استانداردهای زبانی و سبکی محتوای آموزشی
- 90. ارزیابی انطباق محتوا با الزامات قانونی
- 91. ملاحظات فنی در استقرار مدلهای Fine-tuned
- 92. بهینهسازی مدل برای اجرا
- 93. مدیریت منابع سختافزاری
- 94. ارزیابی عملکرد مدل در محیط واقعی
- 95. نگهداری و بهروزرسانی مدلها
- 96. آینده پژوهی در حوزه مدلهای زبانی و Fine-tuning
- 97. روندهای جدید در معماریهای مدلهای زبانی
- 98. پیشرفتهای آتی در تکنیکهای Fine-tuning
- 99. توسعه مدلهای چندوجهی پیشرفتهتر
- 100. نوآوریها در حوزه حفظ حریم خصوصی مدلها
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.