کتاب صوتی تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای دامنه‌های علمی و صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای دامنه‌های علمی و صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای حوزه‌های تخصصی (Domain-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای Fine-tuning
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
• 4. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 5. انواع مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 6. روش‌های Fine-tuning پارامترهای مدل
• 7. Fine-tuning لایه‌های آخر مدل
• 8. Fine-tuning تمام لایه‌های مدل
• 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
• 10. بهینه‌سازهای رایج در Fine-tuning
• 11. استفاده از توابع زیان (Loss Functions) مناسب
• 12. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 15. مدیریت داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی
• 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 18. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 19. استفاده از روش‌های نمونه‌برداری
• 20. Fine-tuning برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (مانند BERT)
• 22. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 23. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 24. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 25. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 26. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
• 27. Fine-tuning برای وظایف بینایی ماشین (Computer Vision)
• 28. مدل‌های بینایی از پیش آموزش‌دیده (مانند ResNet)
• 29. Fine-tuning برای تشخیص اشیاء
• 30. Fine-tuning برای بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 31. Fine-tuning برای تولید تصویر
• 32. Fine-tuning برای تشخیص چهره
• 33. Fine-tuning برای تشخیص ناهنجاری در تصاویر
• 34. Fine-tuning در دامنه‌های علمی
• 35. Fine-tuning در بیوانفورماتیک
• 36. Fine-tuning در شیمی محاسباتی
• 37. Fine-tuning در فیزیک ذرات
• 38. Fine-tuning در علوم زمین
• 39. Fine-tuning در پردازش سیگنال‌های پزشکی
• 40. Fine-tuning در دامنه‌های صنعتی
• 41. Fine-tuning در رباتیک
• 42. Fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. Fine-tuning در تحلیل داده‌های مالی
• 44. Fine-tuning در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 45. Fine-tuning در تشخیص عیوب صنعتی
• 46. Fine-tuning در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 47. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
• 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 49. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 50. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 51. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 52. تنظیم خودکار نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 53. استفاده از توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 54. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
• 55. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
• 56. استفاده از Dropou
• 57. روش‌های Fine-tuning با داده کم (Few-shot Learning)
• 58. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 59. یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 60. Fine-tuning بدون نیاز به برچسب (Unsupervised Fine-tuning)
• 61. Fine-tuning با داده‌های تولید شده
• 62. مدیریت مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 63. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 65. شاخه‌بندی مدل (Model Pruning)
• 66. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 67. کاربرد Fine-tuning در هوش مصنوعی مولد
• 68. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 69. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 70. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 71. خلاصه‌سازی پیشرفته با LLMs
• 72. پاسخ به سوالات پیچیده با LLMs
• 73. تولید کد با LLMs
• 74. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر (Image Generation Models)
• 75. تنظیم دقیق مدل‌های Diffusion
• 76. تولید تصاویر با سبک‌های هنری خاص
• 77. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
• 78. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 79. شخصی‌سازی توصیه‌ها با Fine-tuning
• 80. توصیه‌های پویا با Fine-tuning
• 81. تجزیه و تحلیل رفتاری کاربران با Fine-tuning
• 82. Fine-tuning برای درک نیت کاربر
• 83. کاربرد Fine-tuning در رباتیک پیشرفته
• 84. کنترل حرکتی ربات‌ها با Fine-tuning
• 85. یادگیری مهارت‌های جدید توسط ربات‌ها
• 86. تعامل ربات با محیط با Fine-tuning
• 87. Fine-tuning برای ربات‌های انسان‌نما
• 88. کاربرد Fine-tuning در تحلیل داده‌های علمی
• 89. یافتن الگوهای پنهان در داده‌های علمی
• 90. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها با Fine-tuning
• 91. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده علمی
• 92. Fine-tuning برای کشف دارو
• 93. Fine-tuning برای طراحی مواد جدید
• 94. کاربرد Fine-tuning در بهینه‌سازی صنعتی
• 95. بهینه‌سازی زنجیره تامین با Fine-tuning
• 96. پیش‌بینی تقاضا با Fine-tuning
• 97. مدیریت ریسک در صنایع با Fine-tuning
• 98. Fine-tuning برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 99. Fine-tuning برای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 100. اخلاقیات در Fine-tuning مدل‌های هوش مصنوعی