کتاب صوتی راهکارهای هدایت مدل‌های بنیادین برای وظایف زبانی و تصویری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هدایت مدل‌های بنیادین برای وظایف زبانی و تصویری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی و هدایت مدل‌های بنیادین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های بنیادین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
• 4. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های بنیادین
• 5. مفاهیم کلیدی در آموزش مدل‌های زبانی
• 6. انواع وظایف در پردازش زبان طبیعی
• 7. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 8. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
• 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 10. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
• 11. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 12. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 13. مقدمه‌ای بر هدایت مدل‌ها
• 14. اصول هدایت مدل‌های بنیادین
• 15. هدایت مدل‌ها برای وظایف زبانی
• 16. تکنیک‌های هدایت زبانی
• 17. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 18. مدیریت سوگیری در مدل‌های زبانی
• 19. کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 20. تولید متن خلاقانه با هدایت مدل
• 21. هدایت برای خلاصه‌سازی متن
• 22. هدایت برای ترجمه ماشینی
• 23. هدایت برای پاسخ به سوالات
• 24. هدایت برای تحلیل احساسات
• 25. هدایت برای طبقه‌بندی متن
• 26. هدایت برای تشخیص موجودیت نام‌دار
• 27. هدایت برای تشخیص روابط
• 28. هدایت برای تولید کد
• 29. هدایت برای ربات‌های گفتگو
• 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های تصویری
• 31. معماری مدل‌های مولد تصویر
• 32. تکنیک‌های هدایت مدل‌های تصویری
• 33. هدایت مدل‌ها برای وظایف تصویری
• 34. بهینه‌سازی تولید تصویر
• 35. کنترل ویژگی‌های تصویر در خروجی
• 36. هدایت برای تولید تصویر از متن
• 37. هدایت برای ویرایش تصویر
• 38. هدایت برای افزایش وضوح تصویر
• 39. هدایت برای نقاشی و طراحی
• 40. هدایت برای تشخیص اشیاء در تصویر
• 41. هدایت برای بخش‌بندی تصویر
• 42. هدایت برای بازسازی تصویر
• 43. هدایت برای تولید تصاویر واقع‌گرایانه
• 44. هدایت برای تولید تصاویر هنری
• 45. هدایت برای تولید تصاویر پزشکی
• 46. هدایت برای تولید تصاویر معماری
• 47. هدایت برای تولید تصاویر علمی
• 48. هدایت برای ترکیب مدل‌های زبانی و تصویری
• 49. کاربردهای ترکیبی هوش مصنوعی
• 50. هدایت مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 51. چالش‌های هدایت مدل‌های بنیادین
• 52. مسائل اخلاقی در هدایت مدل‌ها
• 53. مسائل حریم خصوصی و امنیت در هدایت مدل‌ها
• 54. چارچوب‌های ارزیابی هدایت مدل‌ها
• 55. داده‌های مورد نیاز برای هدایت مدل‌ها
• 56. پیش‌پردازش داده‌ها برای هدایت
• 57. پس‌پردازش نتایج هدایت
• 58. مدیریت خطا در فرآیند هدایت
• 59. تکنیک‌های نمونه‌برداری در هدایت
• 60. جستجو در فضای پارامترها
• 61. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
• 62. بهینه‌سازی بدون گرادیان
• 63. هدایت با استفاده از یادگیری آماری
• 64. هدایت با استفاده از مدل‌های آماری
• 65. هدایت با استفاده از قوانین و منطق
• 66. ترکیب رویکردهای مختلف هدایت
• 67. هدایت برای وظایف خاص دامنه
• 68. هدایت برای کاربردهای تجاری
• 69. هدایت برای کاربردهای آموزشی
• 70. هدایت برای کاربردهای پژوهشی
• 71. آیندهٔ هدایت مدل‌های بنیادین
• 72. روندهای نوظهور در هدایت مدل‌ها
• 73. مقایسهٔ تکنیک‌های مختلف هدایت
• 74. انتخاب بهترین رویکرد هدایت
• 75. پیاده‌سازی عملی هدایت مدل‌ها
• 76. ابزارها و کتابخانه‌های هدایت
• 77. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
• 78. مدیریت منابع محاسباتی
• 79. مقیاس‌پذیری راهکارهای هدایت
• 80. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هدایت‌شده
• 81. پایش عملکرد مدل‌های هدایت‌شده
• 82. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هدایت‌شده
• 83. استانداردهای حاکم بر توسعهٔ هوش مصنوعی
• 84. اصول طراحی مدل‌های مسئولانه
• 85. توسعهٔ هوش مصنوعی برای منافع عمومی
• 86. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علمی
• 87. ملاحظات حقوقی و قضایی در هوش مصنوعی
• 88. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 89. آیندهٔ شغلی در حوزهٔ هوش مصنوعی
• 90. آموزش و توسعهٔ مهارت‌های هوش مصنوعی
• 91. اصول اولیهٔ یادگیری ماشین
• 92. شبکه‌های عصبی عمیق
• 93. یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 94. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 95. مدل‌های زبانی پیشرفته
• 96. مدل‌های مولد تصویر پیشرفته
• 97. کاربردهای عملی مدل‌های بنیادین
• 98. تحلیل روندهای جهانی در هوش مصنوعی
• 99. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 100. راهکارهای انطباق با قوانین و مقررات