کتاب صوتی کاربرد Hugging Face در حوزه‌های مختلف: از سلامت تا امور مالی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Hugging Face در حوزه‌های مختلف: از سلامت تا امور مالی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Hugging Face Ecosystem

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کتابخانه Hugging Face و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. نصب و پیکربندی محیط کار با Hugging Face
• 4. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده از Hugging Face
• 5. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن با Tokenizers
• 6. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تولید متن
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
• 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 9. کاربرد Hugging Face در تحلیل احساسات
• 10. طبقه‌بندی متن با مدل‌های Hugging Face
• 11. استخراج اطلاعات از متن (Named Entity Recognition)
• 12. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 13. ترجمه ماشینی با مدل‌های Hugging Face
• 14. پاسخ‌گویی به سوالات (Question Answering)
• 15. مدل‌های زبانی برای کاربردهای فارسی
• 16. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت (کاربرد اول)
• 17. تحلیل متون پزشکی با Hugging Face
• 18. شناسایی بیماری‌ها از روی علائم متنی
• 19. پیش‌بینی روند سلامت بر اساس داده‌های متنی
• 20. کاربرد Hugging Face در حوزه مالی (کاربرد اول)
• 21. تحلیل اخبار اقتصادی و بازارهای مالی
• 22. پیش‌بینی روند سهام با استفاده از NLP
• 23. شناسایی تقلب‌های مالی از روی متون
• 24. مدل‌های زبانی برای تحلیل ریسک در امور مالی
• 25. کاربرد Hugging Face در حوزه آموزش (کاربرد اول)
• 26. تولید محتوای آموزشی با LLMs
• 27. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 28. ارزیابی خودکار تکالیف و مقالات
• 29. کاربرد Hugging Face در حوزه حقوق (کاربرد اول)
• 30. تحلیل اسناد حقوقی
• 31. پیش‌بینی نتایج پرونده‌های قضایی
• 32. شناسایی قوانین مرتبط با موضوعات خاص
• 33. کاربرد Hugging Face در حوزه فرهنگ و هنر (کاربرد اول)
• 34. تحلیل متون ادبی و تاریخی
• 35. تولید شعر و داستان با LLMs
• 36. شناسایی سبک نویسندگان
• 37. کاربرد Hugging Face در حوزه مدیریت (کاربرد اول)
• 38. تحلیل بازخورد مشتریان
• 39. پیش‌بینی نیازهای بازار
• 40. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 41. کاربرد Hugging Face در حوزه علوم انسانی (کاربرد اول)
• 42. تحلیل متون فلسفی و اجتماعی
• 43. شناسایی الگوهای فکری
• 44. مطالعه رفتار گروه‌های اجتماعی
• 45. کاربرد Hugging Face در حوزه مهندسی (کاربرد اول)
• 46. تحلیل گزارش‌های فنی
• 47. شناسایی عیوب در مستندات
• 48. بهینه‌سازی طراحی با تحلیل متون
• 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های Embedding
• 50. استفاده از Word2Vec و GloVe
• 51. کاربرد Embeddings در وظایف NLP
• 52. مدل‌های Sentence Embeddings
• 53. استفاده از Sentence-BERT
• 54. کاربرد Sentence Embeddings در مقایسه متون
• 55. مدل‌های Contextual Embeddings
• 56. آشنایی با مدل‌های ELMo و GPT
• 57. مقایسه Contextual Embeddings با Word Embeddings
• 58. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر
• 59. مکانیسم Self-Attention
• 60. لایه Feed-Forward
• 61. مکانیسم Multi-Head Attention
• 62. مدل‌های Encoder-Decoder
• 63. کاربرد در ترجمه و خلاصه‌سازی
• 64. مدل‌های Encoder-Only
• 65. کاربرد در طبقه‌بندی و NER
• 66. مدل‌های Decoder-Only
• 67. کاربرد در تولید متن
• 68. معرفی مدل‌های پیشرفته Hugging Face
• 69. BERT و خانواده آن
• 70. GPT و خانواده آن
• 71. T5 و مدل‌های Text-to-Text
• 72. RoBERTa و XLNet
• 73. ALBERTa و DeBERTa
• 74. مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
• 75. کاربرد در پردازش زبان‌های مختلف
• 76. مدل‌های ویژه فارسی
• 77. مدل‌های تخصصی برای حوزه‌های خاص
• 78. استفاده از مدل‌های Hugging Face در اپلیکیشن‌های وب
• 79. ساخت API برای مدل‌های NLP
• 80. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 81. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و حافظه
• 82. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق (Advanced Fine-tuning)
• 83. Prompt Engineering
• 84. Few-shot and Zero-shot Learning
• 85. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 86. LoRA و QLoRA
• 87. Adapters و Soft Prompts
• 88. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 89. تولید متن خلاقانه
• 90. تولید کد با LLMs
• 91. کاربرد در بازی‌سازی
• 92. مدل‌های Multimodal
• 93. پردازش همزمان متن و تصویر
• 94. پردازش همزمان متن و صدا
• 95. کاربرد در تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 96. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 97. سوگیری در مدل‌ها
• 98. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 99. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 100. استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی