دوره fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان پویایی و تصادفی بودن همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان پویایی و تصادفی بودن
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 بزرگ
- 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
- 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 4. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمر
- 5. مفهوم Embedding در مدلهای زبانی
- 6. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- 7. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
- 8. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 9. توکنایز کردن (Tokenization)
- 10. پاکسازی متن و حذف نویز
- 11. برچسبگذاری اجزای کلام (POS Tagging)
- 12. تشخیص موجودیتهای نامدار (NER)
- 13. تنظیم پارامترهای مدلهای زبانی
- 14. روشهای بهینهسازی (Optimizers)
- 15. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمانبندی آن
- 16. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
- 17. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 18. مفهوم Fine-tuning مدلهای زبانی
- 19. کاربرد Fine-tuning در وظایف مختلف
- 20. آمادهسازی داده برای Fine-tuning
- 21. استراتژیهای Fine-tuning
- 22. Fine-tuning لایههای خاص مدل
- 23. Fine-tuning تمام لایهها
- 24. روشهای Regularization برای جلوگیری از Overfitting
- 25. Dropout و L2 Regularization
- 26. Early Stopping
- 27. مفهوم پویایی (Dynamism) در مدلهای زبانی
- 28. کنترل بر میزان تصادفی بودن (Randomness)
- 29. پارامتر Temperature در مدلهای زبانی
- 30. نقش Temperature در تولید متن
- 31. تنظیم Temperature برای خلاقیت یا دقت
- 32. پارامتر Top-k Sampling
- 33. تنظیم Top-k Sampling
- 34. پارامتر Top-p (Nucleus) Sampling
- 35. تنظیم Top-p Sampling
- 36. مقایسه روشهای Sampling
- 37. تولید متن خلاقانه با مدلهای زبانی
- 38. تولید شعر و داستان
- 39. تولید محتوای تبلیغاتی
- 40. تولید سناریوهای بازی
- 41. تولید پاسخهای مکالمهای
- 42. کاربرد Fine-tuning در بهبود خلاقیت
- 43. تنظیم پارامترها برای افزایش تنوع
- 44. مدلهای زبانی برای خلاصهسازی متن
- 45. Fine-tuning برای خلاصهسازی استخراجی
- 46. Fine-tuning برای خلاصهسازی چکیدهای
- 47. معیارهای ارزیابی خلاصهسازی (ROUGE)
- 48. مدلهای زبانی برای ترجمه ماشینی
- 49. Fine-tuning برای بهبود کیفیت ترجمه
- 50. معیارهای ارزیابی ترجمه (BLEU)
- 51. مدلهای زبانی برای پرسش و پاسخ
- 52. Fine-tuning برای استخراج پاسخ از متن
- 53. Fine-tuning برای تولید پاسخ
- 54. مدلهای زبانی برای طبقهبندی متن
- 55. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
- 56. Fine-tuning برای تشخیص اسپم
- 57. Fine-tuning برای دستهبندی موضوعی
- 58. مدلهای زبانی برای تشخیص و اصلاح خطا
- 59. تشخیص غلطهای املایی و نگارشی
- 60. اصلاح خودکار غلطها
- 61. مدلهای زبانی برای تولید کد
- 62. Fine-tuning برای تولید قطعه کد
- 63. Fine-tuning برای تکمیل کد
- 64. کاربرد Fine-tuning در حوزه هوش مصنوعی اسلامی
- 65. تولید محتوای دینی سازگار
- 66. پاسخ به سوالات شرعی با چارچوب فقهی
- 67. تولید متون تفسیری و روایی
- 68. تحلیل و دستهبندی متون اسلامی
- 69. مدلهای زبانی برای پردازش زبان فارسی
- 70. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 71. Fine-tuning مدلهای موجود برای فارسی
- 72. استفاده از دادههای فارسی برای Fine-tuning
- 73. تولید مجموعه دادههای فارسی برای وظایف خاص
- 74. مدیریت حافظه و منابع در Fine-tuning
- 75. استفاده از تکنیکهای کاهش ابعاد
- 76. Quantization و Pruning مدلها
- 77. تکنیکهای LoRA و QLoRA
- 78. آموزش کارآمد مدلهای بزرگ
- 79. پایش و ارزیابی مدلهای Fine-tuned
- 80. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
- 81. ارزیابی کیفیت و انسجام متن تولیدی
- 82. تکنیکهای Debugging در مدلهای زبانی
- 83. اشکالزدایی از فرایند Fine-tuning
- 84. عیبیابی خروجیهای غیرمنتظره
- 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی
- 86. مسئولیتپذیری در تولید محتوا
- 87. جلوگیری از تولید محتوای مضر
- 88. حفظ حریم خصوصی دادهها
- 89. آینده مدلهای زبانی و Fine-tuning
- 90. مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal)
- 91. یادگیری تقویتی در مدلهای زبانی
- 92. توسعه مدلهای زبانی در ایران
- 93. چشمانداز تحقیقاتی آینده
- 94. کاربرد مدلهای زبانی در آموزش مجازی
- 95. تولید محتوای آموزشی شخصیسازی شده
- 96. ارزیابی خودکار تکالیف دانشجویان
- 97. پشتیبانی از فرایند یادگیری
- 98. مدلهای زبانی و سوادآموزی
- 99. تولید منابع آموزشی برای سطوح مختلف
- 100. کمک به فراگیران در درک مفاهیم
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.