کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر تبادل پیام در گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر تبادل پیام در گراف

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 و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با ساختار ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 3. مفهوم مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 4. انواع مکانیسم توجه: خودتوجهی و توجه متقاطع
• 5. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) و اهمیت آن‌ها
• 6. معماری GPT و مدل‌های مبتنی بر آن
• 7. معماری BERT و مدل‌های مبتنی بر آن
• 8. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. بردارسازی کلمات (Word Embeddings) و روش‌های آن
• 10. Word2Vec، GloVe و FastText
• 11. مدل‌های زبانی مبتنی بر توکن (Token-based Language Models)
• 12. فرایند پیش‌آموزش (Pre-training) در مدل‌های زبانی
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 14. داده‌های آموزشی برای تنظیم دقیق
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. متریک‌های ارزیابی در وظایف زبانی
• 17. وظایف زبانی رایج: طبقه‌بندی متن
• 18. وظایف زبانی رایج: خلاصه‌سازی متن
• 19. وظایف زبانی رایج: ترجمه ماشینی
• 20. وظایف زبانی رایج: پاسخ به پرسش
• 21. وظایف زبانی رایج: تولید متن
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
• 28. مفهوم تبادل پیام (Message Passing) در شبکه‌های عصبی
• 29. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
• 30. معماری GCN (Graph Convolutional Networks)
• 31. معماری GAT (Graph Attention Networks)
• 32. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
• 33. گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 34. نمایش گراف‌های دانش
• 35. استفاده از گراف‌های دانش در مدل‌های زبانی
• 36. ساخت گراف‌های ارتباطی بین کلمات
• 37. گراف‌های معنایی و نحوی
• 38. پیاده‌سازی GNN برای پردازش گراف‌های زبانی
• 39. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از GNN
• 40. تلفیق GNN و ترنسفورمر
• 41. مدل‌های مبتنی بر گراف و ترنسفورمر
• 42. تبادل پیام در معماری‌های ترکیبی
• 43. تولید لحن‌های مبتنی بر گراف
• 44. تنظیم لحن (Tone Adjustment) در مدل‌های زبانی
• 45. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌ها
• 46. تولید متن با لحن‌های مشخص
• 47. تنظیم دقیق برای تولید لحن‌های مختلف
• 48. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 49. مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 51. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 52. کاهش سوگیری در فرایند آموزش
• 53. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوا
• 54. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 55. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 56. رمزنگاری و حفاظت از داده‌های آموزشی
• 57. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها
• 58. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 59. تطابق با موازین اسلامی در محتوا
• 60. احکام فقهی مرتبط با تولید محتوا
• 61. تأثیرات فرهنگی و اجتماعی مدل‌های زبانی
• 62. مدل‌های زبانی و ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 63. مقابله با محتوای ضد فرهنگی
• 64. استفاده از مدل‌های زبانی در آموزش رسمی
• 65. طراحی دوره‌های آموزشی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 66. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
• 67. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی
• 68. مدل‌های زبانی در علوم پزشکی
• 69. مدل‌های زبانی در حقوق
• 70. مدل‌های زبانی در مهندسی
• 71. مدل‌های زبانی در علوم انسانی
• 72. مدل‌های زبانی در اقتصاد اسلامی
• 73. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 74. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 75. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 76. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای مدل‌های زبانی
• 77. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه برای فارسی
• 78. تولید متن فارسی با کیفیت بالا
• 79. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 80. ترجمه ماشینی فارسی به زبان‌های دیگر
• 81. پاسخ به پرسش به زبان فارسی
• 82. تولید محتوای آموزشی به زبان فارسی
• 83. کاربرد GNN در پردازش زبان فارسی
• 84. گراف‌های دانش فارسی
• 85. ساخت گراف‌های ارتباطی در زبان فارسی
• 86. تبادل پیام در گراف‌های فارسی
• 87. تنظیم لحن در متون فارسی
• 88. تولید متن فارسی با لحن‌های متنوع
• 89. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 90. مقایسه مدل‌های مختلف برای زبان فارسی
• 91. آینده مدل‌های زبانی و GNN
• 92. روندهای تحقیقاتی جدید
• 93. چشم‌انداز کاربرد مدل‌های زبانی در ایران
• 94. تحلیل عمیق‌تر معماری ترنسفورمر
• 95. بهینه‌سازی فرایند تنظیم دقیق
• 96. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 97. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
• 98. تنظیم دقیق خودکار (Automatic Fine-tuning)
• 99. مفاهیم پیشرفته در GNN
• 100. شبکه‌های گراف متوالی (Sequential Graph Networks)