کتاب صوتی از داده تا بیان: fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خلاقانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از داده تا بیان: fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خلاقانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌کاوی برای مدل‌های زبانی
• 2. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 3. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 4. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 5. ریشه‌یابی و استخراج بن‌واژه
• 6. بردارسازی متن: TF-IDF
• 7. مدل‌های زبانی کلاسیک
• 8. مدل‌های N-gram
• 9. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 14. مدل‌های ترنسفورمر
• 15. معماری Encoder-Decoder
• 16. لایه Self-Attention
• 17. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 18. خلاصه‌سازی متن
• 19. ترجمه ماشینی
• 20. پاسخ به پرسش
• 21. تولید متن خلاقانه
• 22. شناخت موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 23. تحلیل احساسات
• 24. مقدمه‌ای بر Fine-tuning
• 25. چرا Fine-tuning؟
• 26. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
• 27. داده‌های مورد نیاز برای Fine-tuning
• 28. اندازه مجموعه داده
• 29. کیفیت داده‌ها
• 30. انواع Fine-tuning
• 31. Fine-tuning کامل مدل
• 32. Fine-tuning لایه‌های خاص
• 33. Fine-tuning پارامترهای کم (LoRA)
• 34. روش‌های Fine-tuning
• 35. آموزش با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 36. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning)
• 37. آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
• 38. تنظیم دقیق برای سبک‌های نوشتاری
• 39. شناسایی ویژگی‌های سبک نوشتاری
• 40. دسته‌بندی سبک‌ها
• 41. تولید متن در سبک رسمی
• 42. تولید متن در سبک خبری
• 43. تولید متن در سبک علمی
• 44. تولید متن در سبک ادبی
• 45. تولید متن در سبک عامیانه (با رعایت چارچوب)
• 46. تولید متن در سبک تاریخی (با رعایت چارچوب)
• 47. تولید متن در سبک مذهبی (با رعایت چارچوب)
• 48. تنظیم دقیق برای ژانرهای خلاقانه
• 49. داستان‌نویسی
• 50. نمایشنامه‌نویسی
• 51. فیلمنامه‌نویسی
• 52. تولید محتوای آموزشی
• 53. تولید محتوای تبلیغاتی (با رعایت چارچوب)
• 54. تولید محتوای داستانی کودک (با رعایت چارچوب)
• 55. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 56. معیارهای ارزیابی کمی
• 57. Perplexity
• 58. BLEU Score
• 59. ROUGE Score
• 60. معیارهای ارزیابی کیفی
• 61. روانی و انسجام متن
• 62. خلاقیت و نوآوری
• 63. انطباق با سبک مورد نظر
• 64. ارزیابی انسانی
• 65. چالش‌های Fine-tuning
• 66. Overfitting
• 67. Underfitting
• 68. Bias در داده‌ها
• 69. Bias در مدل
• 70. راه‌کارهای مقابله با Overfitting
• 71. تنظیم نرخ یادگیری
• 72. Early Stopping
• 73. Regularization
• 74. راه‌کارهای مقابله با Underfitting
• 75. افزایش پیچیدگی مدل
• 76. افزایش حجم داده
• 77. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 78. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوا
• 79. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 80. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 81. شفافیت در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 82. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 83. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
• 84. تولید محتوای چندزبانه
• 85. تولید محتوای تعاملی
• 86. تولید محتوای سفارشی برای صنایع خاص
• 87. مدل‌های Fine-tuned برای بخش فرهنگ و هنر
• 88. مدل‌های Fine-tuned برای بخش آموزش و پژوهش
• 89. مدل‌های Fine-tuned برای بخش رسانه و ارتباطات
• 90. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
• 91. انتخاب بهترین مدل پایه
• 92. انتخاب استراتژی Fine-tuning مناسب
• 93. تنظیم ابرپارامترها
• 94. استفاده از ابزارهای تخصصی
• 95. مباحث آتی در Fine-tuning
• 96. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 97. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
• 98. کاربردهای خلاقانه LLMs
• 99. آینده Fine-tuning و تولید محتوا
• 100. داده‌های بزرگ و تنوع سبکی