فلش‌کارت‌های آموزشی استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مبانی مدل‌های زبانی
• 2. انواع مدل‌های زبانی
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی
• 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
• 5. فرایند پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 6. پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها
• 7. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 8. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 9. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی (Stemming & Lemmatization)
• 10. نمایش متنی: Bag-of-Words
• 11. نمایش متنی: TF-IDF
• 12. معماری‌های اولیه‌ی شبکه‌های عصبی برای زبان
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 15. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 16. مفهوم Embedding و اهمیت آن
• 17. Word2Vec و مدل‌های مشابه
• 18. GloVe و مدل‌های مشابه
• 19. مفهوم Attention Mechanism
• 20. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 21. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 22. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 24. BERT و معماری آن
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 26. استراتژی‌های Fine-tuning
• 27. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 28. مجموعه داده‌های بزرگ برای Pre-training
• 29. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 30. معیارهای ارزیابی دقت مدل
• 31. Perplexity در مدل‌های زبانی
• 32. BLEU Score برای ترجمه ماشینی
• 33. ROUGE Score برای خلاصه‌سازی
• 34. METEOR Score
• 35. تکنیک‌های افزایش دقت مدل
• 36. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. Grid Search و Random Search
• 38. تنظیم خودکار فراپارامترها (AutoML)
• 39. استفاده از داده‌های بیشتر
• 40. روش‌های Data Augmentation برای متن
• 41. تولید داده‌های مصنوعی
• 42. تکنیک‌های Regularization
• 43. Dropout و کاربرد آن
• 44. Early Stopping
• 45. Regularization L1 و L2
• 46. مدیریت Overfitting و Underfitting
• 47. تشخیص Overfitting
• 48. راهکارهای مقابله با Underfitting
• 49. تکنیک‌های ensemble برای مدل‌های زبانی
• 50. Bagging و Boosting
• 51. استفاده از مدل‌های ترکیبی
• 52. بهبود دقت مدل‌های زبانی در وظایف خاص
• 53. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 54. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 55. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 56. مدل‌های زبانی برای پاسخ به سوال (Question Answering)
• 57. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 58. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 59. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 60. استراتژی‌های ارزیابی در وظایف خاص
• 61. ارزیابی مبتنی بر معیارهای خاص وظیفه
• 62. اهمیت Domain Adaptation
• 63. تکنیک‌های Domain Adaptation
• 64. استفاده از داده‌های برچسب‌دار کمتر (Few-shot Learning)
• 65. Zero-shot Learning در مدل‌های زبانی
• 66. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 67. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling)
• 68. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 70. مدل‌های زبانی در خدمات مشتری
• 71. مدل‌های زبانی در بازاریابی محتوا
• 72. مدل‌های زبانی در حوزه حقوقی
• 73. مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
• 74. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 75. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 76. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 77. شناسایی و کاهش سوگیری
• 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainability)
• 79. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 80. تکنیک‌های تولید متن ایمن و اخلاقی
• 81. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی
• 82. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 83. استراتژی‌های بازآموزی (Retraining)
• 84. نسخه‌بندی مدل‌ها
• 85. مقدمات یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 86. یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی (RLHF)
• 87. پیاده‌سازی RLHF
• 88. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 89. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 90. پردازش زبان طبیعی بصری (Vision-Language Models)
• 91. کاربرد مدل‌های زبانی در رباتیک
• 92. مباحث نوین در حوزه مدل‌های زبانی
• 93. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات جاری
• 94. چالش‌های کنونی در دقت مدل‌های زبانی
• 95. استراتژی‌های بهینه‌سازی مدل برای استقرار