فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied AI

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 Embodied AI
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
• 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): پیشرفت‌ها و کاربردها
• 6. مقدمه‌ای بر سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 7. اهداف و مزایای Fine-tuning
• 8. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 9. روش‌های PEFT: LoRA، Adapters، Prefix Tuning
• 10. مجموعه‌داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، توکنایز کردن و قالب‌بندی
• 12. اهمیت کیفیت داده در Fine-tuning
• 13. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای Fine-tuning
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
• 15. معماری Embodied AI: مفاهیم و اصول
• 16. تعامل مدل‌های زبانی با محیط فیزیکی
• 17. حسگرها و عملگرها در سیستم‌های Embodied AI
• 18. پردازش چندوجهی (Multi-Modal Processing) در Embodied AI
• 19. ترکیب اطلاعات تصویری، صوتی و متنی
• 20. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal LLMs)
• 21. معماری‌های پیشرو در Embodied AI
• 22. کاربرد مدل‌های زبانی در رباتیک
• 23. کنترل ربات با استفاده از دستورات زبانی
• 24. درک زبان طبیعی (NLU) در رباتیک
• 25. تولید زبان طبیعی (NLG) برای ارتباط با ربات
• 26. توسعه دستیارهای هوشمند مبتنی بر Embodied AI
• 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص Embodied AI
• 28. سفارشی‌سازی برای درک دستورات پیچیده رباتیک
• 29. سفارشی‌سازی برای تولید پاسخ‌های رباتیک متناسب با محیط
• 30. تطبیق لحن مدل با نقش ربات (مثلاً ربات خانگی، ربات صنعتی)
• 31. تطبیق لحن مدل با مخاطب ربات (کودک، سالمند، متخصص)
• 32. Fine-tuning برای وظایف ناوبری ربات
• 33. Fine-tuning برای وظایف دستکاری اشیاء توسط ربات
• 34. Fine-tuning برای تعاملات اجتماعی ربات‌ها
• 35. چالش‌های Fine-tuning در Embodied AI
• 36. محدودیت‌های داده‌های واقعی در Embodied AI
• 37. شبیه‌سازی محیط‌های Embodied AI برای Fine-tuning
• 38. روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در Embodied AI
• 39. ترکیب Fine-tuning با یادگیری تقویتی
• 40. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 41. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned در محیط‌های واقعی
• 42. اخلاق در Embodied AI و مدل‌های زبانی
• 43. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های زبانی
• 44. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های Embodied AI
• 45. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات ربات‌ها
• 46. مطالعات موردی Fine-tuning مدل‌های زبانی برای Embodied AI
• 47. کاربرد در خانه هوشمند
• 48. کاربرد در صنعت و تولید
• 49. کاربرد در مراقبت‌های بهداشتی
• 50. کاربرد در آموزش و پرورش
• 51. کاربرد در سرگرمی و بازی
• 52. آینده Embodied AI و مدل‌های زبانی
• 53. روندهای پژوهشی نوظهور
• 54. چشم‌انداز توسعه سیستم‌های هوشمندتر و انسان‌مانندتر
• 55. ملاحظات پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری
• 56. فریم‌ورک‌ها و ابزارهای مفید برای Fine-tuning
• 57. کتابخانه‌های Python برای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 58. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
• 59. کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
• 60. ابزارهای مدیریت داده و آزمایش
• 61. روش‌های ارزیابی پیشرفته در Embodied AI
• 62. تحلیل خطا و بهبود مدل‌های Fine-tuned
• 63. مدل‌سازی زبان برای درک موقعیت مکانی (Spatial Language Understanding)
• 64. مدل‌سازی زبان برای درک مفاهیم زمانی (Temporal Language Understanding)
• 65. مدل‌سازی زبان برای درک روابط علت و معلولی
• 66. مدل‌سازی زبان برای استدلال در محیط فیزیکی
• 67. Fine-tuning برای تولید دستورات اجرایی (Action Generation)
• 68. Fine-tuning برای تفسیر بازخورد محیطی
• 69. Fine-tuning برای یادگیری از تعاملات انسانی
• 70. Fine-tuning برای تطبیق با تغییرات محیطی
• 71. Fine-tuning برای یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 72. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف در Embodied AI
• 73. پردازش زبان طبیعی در ربات‌های همکار (Cobots)
• 74. توسعه رابط‌های کاربری زبانی برای دستگاه‌های هوشمند
• 75. Fine-tuning برای سفارشی‌سازی صدای ربات
• 76. Fine-tuning برای سفارشی‌سازی سبک ارتباطی ربات
• 77. Fine-tuning برای درک احساسات و نیات کاربر
• 78. Fine-tuning برای ارائه راهنمایی و پشتیبانی
• 79. Fine-tuning برای انجام وظایف پیچیده چندمرحله‌ای
• 80. Fine-tuning برای یادگیری مهارت‌های جدید از طریق مشاهده
• 81. Fine-tuning برای درک و پاسخ به پرسش‌های مرتبط با محیط
• 82. Fine-tuning برای تولید توضیحات بصری از محیط
• 83. Fine-tuning برای کمک به برنامه‌ریزی حرکت ربات
• 84. Fine-tuning برای بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات
• 85. Fine-tuning برای افزایش ایمنی در تعاملات ربات-انسان
• 86. Fine-tuning برای تسهیل همکاری انسان و ربات
• 87. Fine-tuning برای ایجاد شخصیت‌های رباتیک باورپذیر
• 88. Fine-tuning برای انطباق با فرهنگ‌ها و هنجارهای اجتماعی مختلف
• 89. Fine-tuning برای توسعه ربات‌های آموزشی تعاملی
• 90. Fine-tuning برای ربات‌های امدادرسان و نجات
• 91. Fine-tuning برای ربات‌های نظارتی و امنیتی
• 92. Fine-tuning برای ربات‌های خدماتی در هتل‌ها و رستوران‌ها
• 93. Fine-tuning برای ربات‌های راهنما در موزه‌ها و اماکن عمومی
• 94. Fine-tuning برای ربات‌های همراه سالمندان
• 95. Fine-tuning برای ربات‌های بازی و سرگرمی کودکان
• 96. Fine-tuning برای ربات‌های تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 97. Fine-tuning برای ابزارهای نویسندگی هوشمند
• 98. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون تخصصی
• 99. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی تخصصی
• 100. Fine-tuning برای تحلیل احساسات در متن