فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های بنیادین هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های بنیادین هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و بنیادین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بنیادین در هوش مصنوعی
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری ترنسفورمرها
• 4. مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 5. انواع مدل‌های بنیادین
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بنیادین
• 7. آموزش خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 8. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بنیادین
• 10. روش‌های تنظیم دقیق پارامتری (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 11. LoRA: تنظیم دقیق با رتبه پایین
• 12. QLoRA: کوانتیزاسیون و تنظیم دقیق با رتبه پایین
• 13. Adapter Tuning
• 14. Prefix Tuning
• 15. Prompt Tuning
• 16. روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 17. مجموعه‌داده‌های دستورالعمل
• 18. اهمیت کیفیت دستورالعمل‌ها
• 19. تکنیک‌های تولید دستورالعمل
• 20. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 21. سنجه‌های ارزیابی عمومی
• 22. سنجه‌های ارزیابی وظایف خاص
• 23. ارزیابی بدون نظارت (Unsupervised Evaluation)
• 24. ارزیابی با نظارت انسانی
• 25. چالش‌های ارزیابی مدل‌های بنیادین
• 26. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 27. مراحل RLHF
• 28. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
• 29. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
• 30. بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization)
• 31. ملاحظات اخلاقی در RLHF
• 32. سوگیری در مدل‌های بنیادین
• 33. شناسایی و کاهش سوگیری
• 34. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 35. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل
• 36. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 37. حفاظت از اطلاعات حساس
• 38. روش‌های حفظ حریم خصوصی در آموزش
• 39. تکنیک‌های رمزنگاری در هوش مصنوعی
• 40. امنیت مدل‌های بنیادین
• 41. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
• 42. شناسایی و دفاع در برابر حملات
• 43. مقاوم‌سازی مدل‌ها
• 44. کاربرد مدل‌های بنیادین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. خلاصه‌سازی متن
• 46. ترجمه ماشینی
• 47. پاسخ به پرسش
• 48. تولید متن
• 49. طبقه‌بندی متن
• 50. تحلیل احساسات
• 51. مدل‌های بنیادین در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 52. طبقه‌بندی تصویر
• 53. تشخیص اشیاء
• 54. بخش‌بندی تصویر
• 55. تولید تصویر
• 56. مدل‌های بنیادین در تولید محتوا
• 57. تولید متن خلاقانه
• 58. تولید کد
• 59. تولید موسیقی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 60. تولید محتوای آموزشی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 61. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
• 62. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 63. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 64. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 65. استفاده از سخت‌افزارهای بهینه
• 66. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 67. بهینه‌سازی برای استنتاج (Inference Optimization)
• 68. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Reduction)
• 69. افزایش توان پردازش (Throughput Improvement)
• 70. مدل‌های بنیادین و هوش مصنوعی مولد
• 71. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 72. معماری‌های مولد (GANs, VAEs)
• 73. کاربرد مدل‌های بنیادین در هوش مصنوعی مولد
• 74. چالش‌های تولید محتوای واقعی
• 75. مسائل حقوقی و مالکیت معنوی
• 76. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 77. آینده مدل‌های بنیادین
• 78. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 79. یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 80. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 81. نقش مدل‌های بنیادین در پیشرفت AGI
• 82. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق
• 83. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 84. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
• 85. یادگیری فعال (Active Learning) در تنظیم دقیق
• 86. تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص صنعتی (با رعایت چارچوب)
• 87. تنظیم دقیق برای حوزه‌های علمی (با رعایت چارچوب)
• 88. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 89. انتخاب روش مناسب برای هر وظیفه
• 90. معیارهای انتخاب روش PEFT
• 91. بررسی موردی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی برای کاربرد درمانی (با رعایت چارچوب)
• 92. بررسی موردی: تنظیم دقیق یک مدل بینایی ماشین برای کاربرد صنعتی (با رعایت چارچوب)
• 93. مدل‌های بنیادین و اقتصاد دانش‌بنیان
• 94. نقش مدل‌های بنیادین در نوآوری
• 95. ایجاد کسب‌وکارهای نوین با هوش مصنوعی
• 96. توسعه محصولات و خدمات هوشمند
• 97. اهمیت سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه
• 98. آموزش نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی
• 99. تدوین استراتژی‌های ملی در حوزه هوش مصنوعی
• 100. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای هوش مصنوعی