کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با ادغام هوشمندانه داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با ادغام هوشمندانه داده‌ها

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 هوش مصنوعی
• 2. اصول یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 5. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 6. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 8. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. مراحل آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
• 10. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
• 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری و افزایش داده
• 12. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
• 13. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مدل
• 14. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 15. استفاده از GPU و سخت‌افزارهای محاسباتی
• 16. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 18. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 19. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 20. اصول کار با مدل‌های متن به متن (Text-to-Text)
• 21. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 22. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 23. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش
• 24. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 25. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
• 26. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 27. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
• 28. Fine-tuning برای وظایف گفتگومحور (Chatbots)
• 29. طراحی معماری‌های سفارشی برای Fine-tuning
• 30. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 31. استفاده از مدل‌های پایه مختلف برای Fine-tuning
• 32. مقایسه عملکرد مدل‌های Fine-tuned
• 33. تحلیل خطاها و بهبود مستمر مدل
• 34. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning مدل‌ها
• 35. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش
• 36. استفاده از تکنیک‌های حریم خصوصی در داده‌ها
• 37. Fine-tuning برای مدل‌های چندزبانه
• 38. چالش‌های Fine-tuning در زبان فارسی
• 39. کاربرد Fine-tuning در صنعت
• 40. کاربرد Fine-tuning در آموزش و پرورش
• 41. کاربرد Fine-tuning در علوم پزشکی
• 42. کاربرد Fine-tuning در حوزه حقوق
• 43. کاربرد Fine-tuning در حوزه رسانه
• 44. کاربرد Fine-tuning در حوزه مالی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 45. کاربرد Fine-tuning در حوزه گردشگری
• 46. کاربرد Fine-tuning در حوزه فرهنگ و هنر
• 47. کاربرد Fine-tuning در حوزه پژوهش
• 48. مبانی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 49. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 50. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های Fine-tuned
• 51. ارزیابی کمی خروجی مدل‌های Fine-tuned
• 52. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و بهینه‌سازی‌شده
• 53. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 54. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل
• 55. استفاده از تکنیک‌های Distillation
• 56. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های محدود
• 57. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 58. یادگیری تقویتی برای Fine-tuning
• 59. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 61. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 62. مدل‌های Encoder-Decoder
• 63. مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند GPT و BERT)
• 64. مفاهیم Embeddings و Representation Learning
• 65. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 66. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
• 67. Fine-tuning مدل‌های Transformer
• 68. آموزش مدل از ابتدا (Pre-training)
• 69. تفاوت Pre-training و Fine-tuning
• 70. انتخاب مدل پایه مناسب
• 71. مدیریت منابع محاسباتی برای Fine-tuning
• 72. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 73. استفاده از بهینه‌سازهای مختلف (Adam, SGD)
• 74. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring)
• 75. ثبت و بازیابی Checkpoints مدل
• 76. ارزیابی مدل در طول فرآیند آموزش
• 77. تکنیک‌های Regularization (Dropout, Weight Decay)
• 78. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
• 79. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 80. Fine-tuning برای تشخیص لحن (Tone Detection)
• 81. Fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی و سازنده
• 82. Fine-tuning برای مدل‌های هوشمند سازمانی
• 83. ارزیابی و سنجش اعتبار مدل‌های Fine-tuned
• 84. روش‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 85. اصول طراحی سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 86. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
• 87. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 88. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 89. استانداردهای فنی در تولید محتوای آموزشی
• 90. ملاحظات فرهنگی در Fine-tuning مدل‌ها
• 91. چارچوب‌های قانونی و شرعی در استفاده از مدل‌ها
• 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی و کارآمد
• 93. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی و فناوری
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون دینی (با رعایت چارچوب فقهی)
• 95. تولید محتوای آموزشی دیجیتال با رویکرد اسلامی
• 96. اصول تولید محتوای آموزشی در جمهوری اسلامی ایران
• 97. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری‌های نوین