اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Information Summarization
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Information Summarization
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 معماریهای چندوجهی
- 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
- 3. مفاهیم کلیدی در مدلهای زبانی بزرگ
- 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 5. مقدمهای بر خلاصهسازی اطلاعات
- 6. انواع خلاصهسازی متن
- 7. چالشهای خلاصهسازی
- 8. اصول یادگیری عمیق برای مدلهای زبانی
- 9. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 10. شبکههای حافظه کوتاهمدت و بلندمدت (LSTM)
- 11. واحد توجه (Attention Mechanism)
- 12. مکانیزم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
- 13. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Architecture)
- 14. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگذار
- 15. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگشا
- 16. مدلهای زبانی دوطرفه
- 17. مقدمهای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning)
- 18. اهمیت تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 19. انواع تنظیم دقیق
- 20. تنظیم دقیق پارامترها (Parameter Fine-tuning)
- 21. تنظیم دقیق لایهها (Layer Fine-tuning)
- 22. تنظیم دقیق ویژگیها (Feature Fine-tuning)
- 23. تنظیم دقیق پارامترهای افزایشی (Adapter Tuning)
- 24. تنظیم دقیق با استفاده از دستورات (Prompt Tuning)
- 25. تنظیم دقیق با استفاده از دستورات پیشرفته (Prefix Tuning)
- 26. تنظیم دقیق با استفاده از پارامترهای افزایشی قابل آموزش (LoRA)
- 27. تنظیم دقیق با استفاده از وزنهای افزایشی (QLoRA)
- 28. تنظیم دقیق با استفاده از پارامترهای کمتعداد (Low-Rank Adaptation)
- 29. مراحل آمادهسازی داده برای تنظیم دقیق
- 30. جمعآوری و پاکسازی دادههای آموزشی
- 31. برچسبگذاری دادهها برای وظایف خاص
- 32. قالببندی دادهها برای ورودی مدل
- 33. تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
- 34. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation)
- 35. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی
- 36. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
- 37. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی استخراجی (Extractive Summarization)
- 38. معیارهای ارزیابی خلاصهسازی (ROUGE, BLEU)
- 39. تنظیم دقیق برای سفارشیسازی لحن
- 40. تعریف لحن در مدلهای زبانی
- 41. شناسایی مولفههای لحن
- 42. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
- 43. تنظیم دقیق برای لحن دوستانه
- 44. تنظیم دقیق برای لحن علمی
- 45. تنظیم دقیق برای لحن خبری
- 46. تنظیم دقیق برای لحن متقاعدکننده
- 47. تنظیم دقیق برای لحن طنز
- 48. تنظیم دقیق برای لحن همدلانه
- 49. تنظیم دقیق برای لحن مختصر و مفید
- 50. تنظیم دقیق برای لحن با جزئیات
- 51. معماریهای چندوجهی (Multi-Modal Architectures)
- 52. مفاهیم مدلهای چندوجهی
- 53. پردازش همزمان متن و تصویر
- 54. پردازش همزمان متن و صدا
- 55. پردازش همزمان متن و ویدئو
- 56. تلفیق اطلاعات چندوجهی
- 57. شبکههای عصبی چندوجهی
- 58. مدلهای زبانی چندوجهی
- 59. کاربرد مدلهای چندوجهی در خلاصهسازی
- 60. خلاصهسازی متن با ورودی تصویر
- 61. خلاصهسازی متن با ورودی صدا
- 62. خلاصهسازی متن با ورودی ویدئو
- 63. خلاصهسازی چندوجهی برای تولید محتوا
- 64. خلاصهسازی چندوجهی برای پاسخگویی به پرسش
- 65. خلاصهسازی چندوجهی برای تحلیل احساسات
- 66. تنظیم دقیق مدلهای چندوجهی
- 67. آمادهسازی دادههای چندوجهی
- 68. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی
- 69. ارزیابی مدلهای چندوجهی
- 70. چالشهای مدلهای چندوجهی
- 71. ملاحظات اخلاقی در مدلهای چندوجهی
- 72. امنیت و حریم خصوصی در دادههای چندوجهی
- 73. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
- 74. انطباق مدلهای زبانی با قوانین ایران
- 75. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
- 76. نقش فقها در تعیین حدود شرعی محتوا
- 77. استفاده از واژگان احترامآمیز در متون دینی
- 78. رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
- 79. تأکید بر منافع ملی در تحلیلهای سیاسی
- 80. پروتکلهای وزارت بهداشت در علوم پزشکی
- 81. تکنیکهای پیشرفته تنظیم دقیق
- 82. تنظیم دقیق با استفاده از گرادیانهای معکوس (Gradient Reversal)
- 83. تنظیم دقیق برای وظایف پیچیده
- 84. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
- 85. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
- 86. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 87. تنظیم دقیق برای مدلهای کوچکتر (Knowledge Distillation)
- 88. بهینهسازی فرآیند تنظیم دقیق
- 89. انتخاب دادههای آموزشی مناسب
- 90. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 91. مدیریت حافظه و محاسبات در تنظیم دقیق
- 92. ارزیابی جامع مدلهای تنظیم شده
- 93. کاربرد عملی مدلهای تنظیم شده
- 94. خلاصهسازی هوشمند اسناد اداری
- 95. تولید محتوای آموزشی سفارشی
- 96. سیستمهای پرسش و پاسخ چندوجهی
- 97. تحلیل محتوای رسانهای با رعایت چارچوبهای ملی
- 98. توسعه ابزارهای زبانی در چهارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.