اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 3. انواع مدل‌های زبانی و معماری‌های آن‌ها
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
• 6. آموزش پیش‌نمونه مدل‌های زبانی
• 7. اصول تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 8. اهمیت تنظیم دقیق برای کاربردهای تخصصی
• 9. مراحل آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 10. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 11. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
• 12. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 13. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد برای تنظیم دقیق
• 14. TensorFlow و Keras در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 15. PyTorch و Hugging Face Transformers
• 16. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 17. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 18. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده محبوب
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 20. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 21. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به سوال
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 26. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 27. استفاده از داده‌های تخصصی فارسی
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه علوم اسلامی
• 29. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه فقه
• 30. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه تفسیر قرآن
• 31. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه حدیث
• 32. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه اخلاق اسلامی
• 33. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه تاریخ اسلام
• 34. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد اسلامی
• 35. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه بانکداری اسلامی
• 36. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه حقوق اسلامی
• 37. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی سنتی و طب ایرانی
• 38. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه آموزش و پرورش
• 39. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه علوم انسانی
• 40. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه مدیریت و برنامه‌ریزی
• 41. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه مهندسی نرم‌افزار
• 42. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در حوزه مشاوره و راهنمایی
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 44. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌های تخصصی
• 46. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات متنی
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص و اصلاح خطاهای املایی و نگارشی
• 48. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم شده
• 50. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 51. Perplexity و BLEU برای ارزیابی تولید متن
• 52. Accuracy و F1-score برای طبقه‌بندی
• 53. ROUGE برای خلاصه‌سازی
• 54. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 55. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 57. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 58. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 59. بهینه‌سازی بیزین (Bayesian Optimization)
• 60. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد
• 61. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 62. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 63. Adapter Layers
• 64. Prefix Tuning
• 65. Prompt Tuning
• 66. استقرار مدل‌های تنظیم شده
• 67. روش‌های استقرار مدل‌های زبانی
• 68. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
• 69. استفاده از API برای دسترسی به مدل
• 70. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های زبانی
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. جلوگیری از سوء استفاده از مدل
• 73. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌ها
• 75. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
• 76. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها (Interpretability)
• 77. مطالعات موردی (Case Studies) از تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 78. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 79. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی
• 80. کاربرد در حوزه حقوقی و قضایی
• 81. کاربرد در حوزه فرهنگی و هنری
• 82. کاربرد در حوزه ارتباطات و رسانه
• 83. کاربرد در حوزه خدمات دولتی و عمومی
• 84. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 85. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
• 86. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 87. مدل‌های زبانی تعاملی (Interactive)
• 88. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 89. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
• 90. هزینه‌های محاسباتی
• 91. توسعه ابزارها و روش‌های نوین
• 92. نکات مهم در انتخاب رویکرد تنظیم دقیق
• 93. اهمیت درک عمیق از وظیفه و داده‌ها
• 94. توازن بین پیچیدگی مدل و منابع موجود
• 95. ارزیابی مداوم و تکرار فرآیند
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی
• 97. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
• 98. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 99. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 100. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی