کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied Question Answering

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

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 (LLMs)
• 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. مبانی کوانتوم و پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم اساسی در معماری‌های Multi-Modal
• 5. اصول Embodied AI و تعامل با محیط
• 6. مقدمه‌ای بر Question Answering (QA)
• 7. انواع وظایف Question Answering
• 8. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. اهمیت Fine-tuning برای سفارشی‌سازی
• 10. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 11. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر
• 12. مدل‌های مبتنی بر Attention مکانیزم
• 13. کاربرد Attention در مدل‌های زبانی
• 14. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal LLMs)
• 15. ادغام اطلاعات بصری و متنی
• 16. پردازش تصاویر در مدل‌های چندوجهی
• 17. مدل‌های Embodied Question Answering (EQA)
• 18. طراحی سیستم‌های EQA
• 19. چالش‌های EQA
• 20. مبانی Fine-tuning برای EQA
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های EQA برای محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 22. مجموعه‌داده‌های EQA
• 23. ارزیابی مدل‌های EQA
• 24. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 25. تنظیم دقیق پارامترها (Parameter Tuning)
• 26. تنظیم دقیق لایه‌ها (Layer Tuning)
• 27. تنظیم دقیق با داده‌های خاص دامنه
• 28. Fine-tuning برای لحن مدل‌های زبانی
• 29. مدیریت لحن در مکالمات
• 30. تکنیک‌های کنترل لحن
• 31. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
• 32. تنظیم دقیق برای لحن دوستانه
• 33. تنظیم دقیق برای لحن تخصصی
• 34. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 35. کاربرد RL در Fine-tuning
• 36. RL برای بهینه‌سازی پاسخ‌های EQA
• 37. RL برای کنترل لحن مدل
• 38. تکنیک‌های تولید متن
• 39. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
• 40. تکنیک‌های Beam Search
• 41. تکنیک‌های Top-k Sampling
• 42. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 43. تنظیم دقیق برای تولید متن واقع‌گرایانه
• 44. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 45. کاربرد Transfer Learning در Fine-tuning
• 46. Fine-tuning با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 47. انتقال دانش بین دامنه‌ها
• 48. مدیریت تعصبات (Bias) در مدل‌های زبانی
• 49. شناسایی و کاهش تعصبات
• 50. Fine-tuning برای کاهش تعصبات
• 51. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 53. کاربردهای EQA در دنیای واقعی
• 54. EQA در رباتیک خانگی
• 55. EQA در سیستم‌های ناوبری
• 56. EQA در آموزش
• 57. EQA در بازی‌ها
• 58. مبانی معماری‌های End-to-End
• 59. طراحی سیستم‌های EQA End-to-End
• 60. مدیریت حافظه در EQA
• 61. تکنیک‌های استدلال در EQA
• 62. استدلال مبتنی بر تصویر
• 63. استدلال مبتنی بر متن
• 64. استدلال چندوجهی
• 65. Fine-tuning برای استدلال پیشرفته
• 66. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 67. کاربرد LLMs مولد در EQA
• 68. تنظیم دقیق برای تولید توضیحات تصویری
• 69. تنظیم دقیق برای تولید دستورالعمل‌های محیطی
• 70. مبانی درک زبان طبیعی (NLU)
• 71. کاربرد NLU در EQA
• 72. تنظیم دقیق برای درک دستورات پیچیده
• 73. مبانی تولید زبان طبیعی (NLG)
• 74. کاربرد NLG در EQA
• 75. تنظیم دقیق برای تولید پاسخ‌های گویا
• 76. کاربرد مدل‌های زبانی در واقعیت افزوده (AR)
• 77. EQA در محیط‌های AR
• 78. تنظیم دقیق برای تعاملات AR
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در واقعیت مجازی (VR)
• 80. EQA در محیط‌های VR
• 81. تنظیم دقیق برای تعاملات VR
• 82. مبانی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 83. کاربرد تحلیل احساسات در EQA
• 84. تنظیم دقیق برای درک نیازهای کاربر
• 85. مبانی پردازش زبان طبیعی اسلامی
• 86. کاربرد NLP در متون دینی
• 87. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات فقهی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 88. مبانی اقتصاد اسلامی در پردازش داده (با رعایت چارچوب رسمی)
• 89. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل اقتصادی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 90. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های مالی اسلامی
• 91. مبانی حقوقی در توسعه هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 92. تنظیم دقیق برای تولید محتوای سازگار با قوانین
• 93. مدیریت دانش در EQA
• 94. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات در EQA
• 95. تنظیم دقیق برای بهبود دقت بازیابی
• 96. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 97. کاربرد Deep Learning در Fine-tuning
• 98. Fine-tuning مدل‌های Transformer با DL
• 99. ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tuned
• 100. معیارهای ارزیابی EQA