کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تطابق متن و تصویر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تطابق متن و تصویر

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 و تطابق متن-تصویر
• 2. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. آشنایی با مدل‌های تولید تصویر
• 4. مفهوم Fine-tuning در یادگیری عمیق
• 5. اهمیت Fine-tuning برای تطابق متن-تصویر
• 6. انواع رویکردهای Fine-tuning
• 7. Fine-tuning مبتنی بر لایه‌های انتهایی (Linear Probing)
• 8. Fine-tuning مبتنی بر انتقال گرادیان (Gradient Transfer)
• 9. Fine-tuning پارامترهای کلیدی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 10. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 11. روش Prefix Tuning
• 12. روش Prompt Tuning
• 13. روش Adapter Tuning
• 14. مقایسه روش‌های PEFT
• 15. انتخاب روش مناسب PEFT برای تطابق متن-تصویر
• 16. آماده‌سازی مجموعه داده برای Fine-tuning
• 17. اصول جمع‌آوری داده‌های متن-تصویر
• 18. برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها
• 19. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش
• 20. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 21. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 22. معماری ترنسفورمر
• 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 24. مدل‌های تولید متن (Text Generation Models)
• 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 26. مدل‌های تولید تصویر پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Image Generation Models)
• 27. معماری‌های تولید تصویر (GANs, VAEs, Diffusion Models)
• 28. مبانی مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)
• 29. نحوه کار مدل‌های انتشاری
• 30. پارامترهای کلیدی در مدل‌های انتشاری
• 31. تنظیم پارامترهای مدل زبانی برای تطابق
• 32. تنظیم پارامترهای مدل تصویر برای تطابق
• 33. تعیین تابع هزینه (Loss Function) برای تطابق
• 34. توابع هزینه مبتنی بر فاصله (Distance-based Losses)
• 35. توابع هزینه مبتنی بر شباهت (Similarity-based Losses)
• 36. توابع هزینه ترکیبی
• 37. مفهومCLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
• 38. معماری CLIP
• 39. آموزش CLIP
• 40. کاربرد CLIP در تطابق متن-تصویر
• 41. Fine-tuning مدل‌های مبتنی بر CLIP
• 42. تنظیم پارامترهایCLIP برای وظایف خاص
• 43. استفاده ازCLIP برای رتبه‌بندی تصاویر بر اساس متن
• 44. استفاده ازCLIP برای جستجوی تصاویر با متن
• 45. Fine-tuning مدل‌های تولید متن برای توصیف تصویر
• 46. Fine-tuning مدل‌های تولید متن برای پاسخ به سوالات تصویری
• 47. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر برای تولید تصاویر مطابق با متن
• 48. تنظیم دقیق پارامترهای تولید تصویر
• 49. کنترل سبک و جزئیات در تولید تصویر
• 50. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques) در تولید تصویر
• 51. کنترل خلاقیت در تولید تصویر
• 52. ارزیابی کیفیت تطابق متن-تصویر
• 53. معیارهای ارزیابی خودکار (Automatic Evaluation Metrics)
• 54. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی
• 55. معیارهای مبتنی بر دقت توصیف
• 56. معیارهای ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
• 57. طراحی سناریوهای ارزیابی انسانی
• 58. جمع‌آوری بازخورد انسانی
• 59. تحلیل نتایج ارزیابی
• 60. شناسایی نقاط ضعف مدل
• 61. بهبود مدل بر اساس بازخورد
• 62. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های توصیف تصویر
• 63. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های جستجوی تصویری
• 64. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تولید محتوای بصری
• 65. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تعاملی متن-تصویر
• 66. مسائل اخلاقی در تولید محتوای متن-تصویر
• 67. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 68. تولید محتوای نامناسب
• 69. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
• 70. چارچوب‌های قانونی و شرعی در تولید محتوا
• 71. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها
• 72. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها (در صورت ارتباط با داده یا پردازش)
• 73. استانداردهای حریم خصوصی داده‌ها
• 74. اصول اخلاق حرفه‌ای در حوزه فناوری اطلاعات
• 75. ملاحظات مربوط به حمایت از خانواده در تولید محتوا
• 76. پرهیز از ترویج الگوهای پوششی غیرشرعی
• 77. پرهیز از توهین به مقدسات و نمادهای دینی
• 78. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
• 79. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 80. پرهیز از محتوای براندازانه یا اهانت‌آمیز به نظام
• 81. پرهیز از آموزش فعالیت‌های مخرب سایبری
• 82. پرهیز از آموزش ساخت سلاح و خشونت
• 83. پرهیز از ترویج پولشویی و فرار مالیاتی
• 84. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
• 85. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
• 86. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
• 87. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 88. مدیریت حافظه در طول آموزش
• 89. استفاده از سخت‌افزارهای محاسباتی مناسب
• 90. توزیع آموزش بر روی چندین پردازنده گرافیکی
• 91. چالش‌های Fine-tuning در مقیاس بزرگ
• 92. بررسی معماری‌های جدید در حوزه تطابق متن-تصویر
• 93. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی و تصویری
• 94. توسعه مدل‌های مولد متن-تصویر با قابلیت‌های پیشرفته
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع خلاق با رعایت چارچوب‌های شرعی
• 96. نوآوری در تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 97. پتانسیل مدل‌های زبانی در ارتقاء آموزش مجازی
• 98. تطبیق‌پذیری مدل‌ها با نیازهای بومی و فرهنگی
• 99. پایان‌نامه: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تطابق متن-تصویر با رویکرد PEFT
• 100. پروژه عملی: Fine-tuning مدل زبانی برای تولید توصیف تصویر با جزئیات دقیق