دوره آموزشی "تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با ترنسفورمرهای Hugging Face برای پردازش زبان طبیعی" به شما این امکان را می‌دهد تا به طور کامل در زمینه استفاده و بهینه‌سازی مدل‌های پیشرفته زبانی مهارت کسب کنید. این دوره که برای سال 2025 طراحی شده، با استفاده از آخرین نسخه‌های کتابخانه Hugging Face Transformers، دانش و مهارت‌های مورد نیاز برای کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را در اختیار شما قرار می‌دهد. دوره به صورت آفلاین و بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود.

این دوره برای افرادی مناسب است که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و استفاده از مدل‌های قدرتمند زبانی در پروژه‌های خود هستند. تمرکز اصلی دوره بر روی جنبه‌های عملی و کاربردی تنظیم دقیق مدل‌ها است تا شما بتوانید به سرعت دانش خود را در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.

در این دوره، شما با مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

• مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ: درک ساختار، عملکرد و کاربردهای مختلف مدل‌های LLM.
• آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers: یادگیری نحوه نصب، پیکربندی و استفاده از این کتابخانه قدرتمند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: تکنیک‌های تمیز کردن، توکنایز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی.
• تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده: یادگیری نحوه استفاده از مدل‌های LLM موجود و بهینه‌سازی آن‌ها برای وظایف خاص.
• استفاده از تکنیک‌های مختلف تنظیم دقیق: آموزش تکنیک‌هایی مانند Fine-tuning، Prompt Engineering و Adapter Tuning.
• ارزیابی و مقایسه مدل‌ها: یادگیری نحوه ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی و مقایسه آن‌ها با یکدیگر.
• استقرار مدل‌ها: آموزش نحوه استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های مختلف.
• بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها: تکنیک‌های کاهش حجم مدل، افزایش سرعت استنتاج و مدیریت منابع.
• پروژه‌های عملی: کار بر روی پروژه‌های واقعی برای تثبیت دانش و کسب تجربه عملی.

به عنوان مثال، شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل BERT از پیش آموزش‌داده‌شده را برای یک وظیفه خاص مانند تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) تنظیم دقیق کنید. همچنین، روش استفاده از تکنیک Prompt Engineering برای بهبود عملکرد مدل‌های GPT را خواهید آموخت.

شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:

• کسب مهارت‌های تخصصی: شما به دانش و مهارت‌های مورد نیاز برای کار با مدل‌های LLM و کتابخانه Hugging Face Transformers مسلط خواهید شد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: متخصصان NLP و یادگیری عمیق در بازار کار تقاضای بالایی دارند و این دوره می‌تواند به شما در یافتن شغل مناسب کمک کند.
• انجام پروژه‌های واقعی: شما می‌توانید از دانش خود برای انجام پروژه‌های واقعی و حل مسائل پیچیده در حوزه NLP استفاده کنید.
• به‌روز بودن با آخرین تکنولوژی‌ها: این دوره شما را با آخرین دستاوردها و تکنولوژی‌های حوزه مدل‌های زبانی آشنا می‌کند.
• دسترسی آسان: ارائه دوره به صورت آفلاین بر روی فلش مموری، امکان دسترسی آسان و بدون نیاز به اینترنت را فراهم می‌کند.

با اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود تا مدل‌های زبانی را برای وظایف مختلف NLP تنظیم دقیق کرده و در پروژه‌های خود به کار ببرید. این مهارت‌ها به شما کمک می‌کنند تا در زمینه‌های مختلفی مانند تولید محتوا، ترجمه ماشینی، پاسخگویی به سوالات و تحلیل داده‌های متنی به موفقیت برسید.

برای شرکت در این دوره، توصیه می‌شود که دانش زیر را داشته باشید:

• مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: آشنایی با الگوریتم‌های پایه‌ای یادگیری ماشین و مفاهیم مرتبط.
• برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط.
• مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی: آشنایی با مفاهیم اولیه NLP مانند توکنایز کردن، ریشه‌یابی و برچسب‌زنی.
• جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال: درک مفاهیم پایه‌ای ریاضیات مورد استفاده در یادگیری عمیق.

اگر با هر یک از این حوزه‌ها آشنایی ندارید، توصیه می‌شود قبل از شروع دوره، منابع آموزشی مناسب را مطالعه کنید. همچنین، در طول دوره، منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

دوره "تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ با ترنسفورمرهای Hugging Face" شامل بخش‌های مختلفی است که به طور جامع به آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مورد نیاز می‌پردازد. در زیر به برخی از این بخش‌ها اشاره شده است:

1. بخش اول: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و Hugging Face Transformers
   • معرفی مدل‌های LLM (مانند BERT، GPT، RoBERTa)
   • آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers و ابزارهای آن
   • نصب و پیکربندی کتابخانه
2. بخش دوم: پیش‌پردازش داده‌ها
   • تمیز کردن و نرمال‌سازی داده‌ها
   • توکنایز کردن و تبدیل متن به اعداد
   • ایجاد مجموعه‌های داده برای آموزش مدل
3. بخش سوم: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده
   • انتخاب مدل مناسب برای وظیفه مورد نظر
   • بارگیری مدل از Hugging Face Model Hub
   • تنظیم پارامترهای مدل
   • آموزش مدل بر روی داده‌های خاص
4. بخش چهارم: تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
   • Fine-tuning
   • Prompt Engineering
   • Adapter Tuning
   • استفاده از روش‌های regulariztion
5. بخش پنجم: ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
   • معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (مانند دقت، recall، F1-score)
   • استفاده از ابزارهای ارزیابی Hugging Face
   • مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
6. بخش ششم: استقرار مدل‌ها
   • ذخیره مدل آموزش‌داده‌شده
   • استقرار مدل در محیط‌های مختلف (مانند local، cloud)
   • ایجاد API برای دسترسی به مدل
7. بخش هفتم: پروژه‌های عملی
   • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
   • خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
   • تولید متن (Text Generation)
   • پاسخگویی به سوالات (Question Answering)

هر بخش شامل آموزش‌های تئوری، مثال‌های عملی و تمرین‌هایی است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل بر مفاهیم و تکنیک‌های مورد نظر مسلط شوید. پروژه‌های عملی به شما این امکان را می‌دهند تا دانش خود را در پروژه‌های واقعی به کار ببرید و تجربه کسب کنید.

برای درک بهتر مفاهیم و تکنیک‌های آموزش‌داده‌شده، در طول دوره مثال‌های کاربردی متعددی ارائه می‌شود. به عنوان مثال:

• تحلیل احساسات: شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل BERT را برای تحلیل احساسات متن‌های فارسی تنظیم دقیق کنید. این مدل می‌تواند برای تحلیل نظرات مشتریان، بررسی بازخورد کاربران و شناسایی ترندهای اجتماعی استفاده شود.
• خلاصه‌سازی متن: شما با استفاده از مدل‌های Transformer، روش خلاصه‌سازی متون طولانی را خواهید آموخت. این تکنیک می‌تواند برای تولید خلاصه مقالات علمی، اخبار و گزارش‌ها مورد استفاده قرار گیرد.
• تولید متن: شما با استفاده از مدل‌های GPT، قادر خواهید بود متن‌های جدید تولید کنید. این تکنیک می‌تواند برای تولید محتوای تبلیغاتی، نوشتن داستان و ایجاد چت‌بات‌های هوشمند به کار رود.

این مثال‌ها به شما نشان می‌دهند که چگونه می‌توانید از مدل‌های زبانی در پروژه‌های واقعی استفاده کنید و ارزش افزوده‌ای ایجاد کنید.