دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی به اطلاعات بین وجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی به اطلاعات بین وجهی

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 ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختارهای داده و الگوریتم‌های مورد نیاز در مدل‌های ترنسفورمر
• 4. پیش‌پردازش متن: توکنایزرها و روش‌های نرمال‌سازی
• 5. جاسازی کلمات (Word Embeddings) و تکنیک‌های متداول
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT و مدل‌های مشابه
• 7. آرایش لایه‌ها در مدل‌های ترنسفورمر: Encoder و Decoder
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و انواع آن
• 9. توجه چندسر (Multi-Head Attention) و اهمیت آن
• 10. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی: اهداف و رویکردها
• 12. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 13. استراتژی‌های تنظیم دقیق: آموزش کل مدل در مقابل لایه‌های منتخب
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف شناسایی موضوع (Topic Modeling)
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف تصحیح املایی و نگارشی
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص ناهنجاری در متن
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف درک زبان طبیعی
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف تولید زبان طبیعی
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص متن تکراری
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف دسته‌بندی اسناد
• 30. تنظیم دقیق برای وظایف پیش‌بینی کلمه بعدی
• 31. تنظیم دقیق برای وظایف تکمیل جمله
• 32. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص ابهام معنایی
• 33. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 34. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن علمی
• 35. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خبری
• 36. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن حقوقی
• 37. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن پزشکی
• 38. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن آموزشی
• 39. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن مذهبی (در چارچوب شرع)
• 40. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن تاریخی
• 41. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن اقتصادی
• 42. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن فنی
• 43. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن ورزشی
• 44. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن فرهنگی
• 45. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن هنری
• 46. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن روانشناختی (در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
• 47. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 48. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
• 49. تنظیم دقیق در سناریوهای چندزبانه
• 50. تنظیم دقیق برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 52. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
• 53. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 54. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 55. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 56. مدیریت حافظه و محاسبات در تنظیم دقیق
• 57. ابزارها و فریم‌ورک‌های محبوب برای تنظیم دقیق (مانند Hugging Face Transformers)
• 58. نکات عملی و ترفندها در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 59. مقایسه رویکردهای مختلف تنظیم دقیق
• 60. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 61. اخلاق در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 62. ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی در تنظیم دقیق
• 63. تنظیم دقیق برای کاربردهای داخلی (در ایران)
• 64. تنظیم دقیق با رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 65. تنظیم دقیق با رویکرد اسلامی و فقهی (در صورت لزوم)
• 66. تنظیم دقیق با تأکید بر خانواده ایرانی-اسلامی
• 67. تنظیم دقیق با رویکرد علمی و مستند
• 68. تنظیم دقیق با پرهیز از مطالب حرام و مبتذل
• 69. تنظیم دقیق با رعایت حدود شرعی در محتوای تولیدی
• 70. تنظیم دقیق برای مدل‌های تخصصی
• 71. تنظیم دقیق برای مدل‌های عمومی
• 72. تنظیم دقیق با هدف افزایش دقت مدل
• 73. تنظیم دقیق با هدف افزایش کارایی مدل
• 74. تنظیم دقیق با هدف کاهش زمان استنتاج
• 75. تنظیم دقیق با هدف کاهش مصرف منابع
• 76. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 77. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تجاری
• 79. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای پژوهشی
• 80. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای دولتی
• 81. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای آموزشی
• 82. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای پزشکی
• 83. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی
• 84. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای فنی
• 85. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای رسانه‌ای
• 86. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای فرهنگی
• 87. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اجتماعی
• 88. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اقتصادی
• 89. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای نظامی (با رعایت ضوابط)
• 90. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای امنیتی (با رعایت ضوابط)
• 91. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای ارتباطی
• 92. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اداری
• 93. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
• 94. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
• 95. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
• 96. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی