کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پایداری در مواجهه با نویز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پایداری در مواجهه با نویز

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 فرآیند fine-tuning و هدف آن
• 3. مفاهیم کلیدی در fine-tuning: پارامترها، لایه‌ها، و فضای پارامتری
• 4. انواع fine-tuning: full fine-tuning، feature extraction، و parameter-efficient fine-tuning
• 5. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: LoRA
• 6. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Prefix Tuning
• 7. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Prompt Tuning
• 8. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Adapter Tuning
• 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: دقت، بازیابی، F1-score
• 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: BLEU، ROUGE، METEOR
• 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
• 12. اهمیت داده‌های آموزشی در fine-tuning
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، توکن‌سازی، و نرمال‌سازی
• 14. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود پایداری
• 15. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 16. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
• 17. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) برای تنظیم ابرپارامترها
• 18. مدیریت و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 19. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization): L1 و L2
• 20. تکنیک‌های تنظیم‌گری: Dropout
• 21. تکنیک‌های تنظیم‌گری: Early Stopping
• 22. مواجهه با نویز در داده‌های ورودی
• 23. انواع نویز در داده‌های متنی: خطاهای املایی، گرامری، و اطلاعات نامربوط
• 24. تأثیر نویز بر عملکرد مدل‌های زبانی
• 25. روش‌های کاهش نویز در داده‌های ورودی
• 26. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT، RoBERTa
• 28. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب برای fine-tuning
• 29. تنظیم دقیق مدل BERT برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 30. تنظیم دقیق مدل GPT برای وظایف تولید متن
• 31. تنظیم دقیق مدل RoBERTa برای وظایف پاسخ به سؤال
• 32. مدل‌های زبانی چندزبانه و fine-tuning آن‌ها
• 33. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. ملاحظات محاسباتی: حافظه و زمان پردازش
• 35. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی: GPU و TPU
• 36. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: Gradient Checkpointing
• 37. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: Mixed Precision Training
• 38. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
• 39. ارزیابی پایداری مدل در برابر نویزهای مختلف
• 40. سنجش حساسیت مدل به تغییرات کوچک در داده ورودی
• 41. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 42. روش‌های بهبود پایداری مدل در برابر نویز
• 43. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش
• 44. تکنیک‌های ضد نویز (Anti-Noise Techniques)
• 45. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای fine-tuning
• 46. یادگیری تقویتی برای بهبود پایداری مدل
• 47. مباحث پیشرفته در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 48. fine-tuning برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 49. fine-tuning برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 50. fine-tuning برای وظایف خاص: تحلیل احساسات
• 51. fine-tuning برای وظایف خاص: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 52. fine-tuning برای وظایف خاص: تولید کد
• 53. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی، مالی)
• 54. اصول اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 55. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
• 56. شفافیت در فرآیند fine-tuning و ارزیابی مدل
• 57. تضمین انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 58. ملاحظات شرعی در تولید محتوا و آموزش
• 59. پرهیز از ترویج محتوای نامناسب و مغایر با ارزش‌های اسلامی
• 60. چارچوب‌های فقهی و شرعی در علوم و فنون
• 61. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا در fine-tuning مدل‌های مالی
• 62. کاربرد مدل‌های زبانی در نظام خانواده و روانشناسی مبتنی بر ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 63. تحلیل تاریخی و سیاسی با رویکرد منافع ملی
• 64. علوم پزشکی و سلامت مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 65. مدیریت ریسک در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 66. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: TensorFlow
• 67. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: PyTorch
• 68. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: Hugging Face Transformers
• 69. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی برای fine-tuning
• 70. ساخت پایپ‌لاین‌های fine-tuning سفارشی
• 71. نظارت و پایش عملکرد مدل پس از fine-tuning
• 72. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 73. استفاده از تکنیک‌های انسمبل (Ensemble Techniques)
• 74. ترکیب مدل‌های fine-tuned شده
• 75. طراحی معماری‌های جدید برای fine-tuning
• 76. مفاهیم پایه در یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان طبیعی
• 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU
• 79. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 81. آموزش تضادی (Contrastive Learning)
• 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 83. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 84. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 85. مبانی آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
• 86. اصول بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 87. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 88. تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)
• 89. تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
• 90. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 91. کاربرد مدل‌های زبانی در رباتیک و هوش مصنوعی
• 92. چالش‌های آینده در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 93. نوآوری در معماری مدل‌ها و روش‌های fine-tuning
• 94. توسعه مدل‌های زبانی پایدار و قابل اعتماد
• 95. نقش مدل‌های زبانی در تحول دیجیتال