فلش‌کارت‌های آموزشی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سبک و لحن با استفاده از داده‌های متنی (با تمرکز بر رویکردهای علمی و کاربردی سازگار)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سبک و لحن با استفاده از داده‌های متنی (با تمرکز بر رویکردهای علمی و کاربردی سازگار)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
• 4. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. مدل‌های زبانی سنتی و آماری
• 7. معماری ترانسفورمر و مکانیزم توجه
• 8. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. فرایندهای پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 12. روش‌های توکنیزاسیون و واژگان‌سازی
• 13. تعبیه‌سازی کلمات و مفاهیم (Word Embeddings)
• 14. تعبیه‌سازی جملات و اسناد
• 15. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 16. اهمیت تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 17. انواع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 21. تنظیم دقیق برای سبکی و لحن (Tone and Style)
• 22. مقدمه‌ای بر مفاهیم سبک و لحن در متن
• 23. چالش‌های شناسایی و تغییر سبک و لحن
• 24. اهمیت داده‌های آموزشی برای تنظیم دقیق سبک
• 25. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های متنی
• 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 27. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 28. معیارهای ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
• 29. معیارهای ارزیابی برای سبک و لحن
• 30. مقدمه‌ای بر مدل Llama 2
• 31. معماری و ویژگی‌های Llama 2
• 32. کاربرد Llama 2 در پردازش زبان طبیعی
• 33. مراحل آماده‌سازی Llama 2 برای تنظیم دقیق
• 34. تنظیم دقیق Llama 2 برای سبک مورد نظر
• 35. تنظیم دقیق Llama 2 برای لحن مورد نظر
• 36. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
• 37. تکنیک‌های بهینه‌سازی در تنظیم دقیق
• 38. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
• 39. ارزیابی مدل تنظیم‌شده Llama 2
• 40. تحلیل نتایج تنظیم دقیق
• 41. کاربردهای عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 42. تولید محتوای خلاقانه با سبک دلخواه
• 43. شخصی‌سازی پاسخ‌های ربات‌های گفتگو
• 44. اصلاح و بهبود لحن متون نگارش‌شده
• 45. تطبیق متون با مخاطبان خاص
• 46. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 47. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 48. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 49. مقایسه رویکردهای تنظیم دقیق
• 50. مقایسه با روش‌های سنتی پردازش زبان طبیعی
• 51. آیندهٔ مدل‌های زبانی بزرگ و تنظیم دقیق
• 52. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق
• 53. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 54. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 55. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot/Zero-shot Learning)
• 56. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های برنامه‌نویسی یادگیری عمیق
• 57. کار با PyTorch برای تنظیم دقیق مدل‌ها
• 58. استفاده از کتابخانه‌های NLP مانند Hugging Face
• 59. پیاده‌سازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها
• 60. آموزش مدل با استفاده از PyTorch
• 61. ارزیابی مدل نهایی
• 62. نکات عملی در پیاده‌سازی
• 63. رفع اشکالات رایج در فرایند تنظیم دقیق
• 64. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
• 65. استفاده بهینه از GPU در آموزش
• 66. روش‌های ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم‌شده
• 67. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 68. چالش‌ها و فرصت‌های NLP فارسی
• 69. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 70. ابزارها و کتابخانه‌های NLP فارسی
• 71. انطباق مدل‌های زبانی با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 72. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های فرهنگی
• 73. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از AI
• 74. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری AI
• 75. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای داستان‌نویسی
• 76. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای تولید متن‌های علمی
• 77. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای بازنویسی متون
• 78. بررسی مقالات مرتبط در زمینه تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 79. روند تحولات اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ
• 80. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء سواد دیجیتال
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 82. توسعه ابزارهای هوشمند برای نویسندگان
• 83. تولید محتوای آموزشی با سبک‌های متنوع
• 84. اصول نگارش علمی در چارچوب اسلامی
• 85. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌های متنی
• 86. امنیت داده‌ها و جلوگیری از سوءاستفاده
• 87. آیندهٔ پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 88. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آتی
• 89. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
• 90. تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی
• 91. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 92. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در NLP
• 93. پردازش سری‌های زمانی با مدل‌های زبانی
• 94. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 95. تحلیل آماری داده‌های متنی
• 96. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تعبیه‌سازی کلمات
• 97. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 98. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف (Graph-based Language Models)
• 99. ارزیابی کیفی محتوای تولید شده
• 100. روش‌های بهبود خلاقیت در مدل‌های زبانی