اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر فرآیندهای تصادفی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر فرآیندهای تصادفی

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 یادگیری عمیق
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 6. توکن‌سازی و بردارسازی کلمات
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 8. مفاهیم پایه Fine-tuning
• 9. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning
• 10. انواع Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
• 11. روش‌های PEFT: LoRA
• 12. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 13. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 14. روش‌های PEFT: Adapter Tuning
• 15. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
• 16. معیارهای انتخاب مدل: اندازه، معماری، داده‌های آموزشی
• 17. مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 18. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 19. قالب‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
• 20. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 21. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) برای Fine-tuning
• 22. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 23. اندازه دسته (Batch Size) و تاثیر آن
• 24. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 25. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam, SGD
• 26. تنظیم پارامترهای مربوط به Regularization
• 27. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 28. معیارهای ارزیابی: Perplexity, BLEU, ROUGE
• 29. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 30. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در Fine-tuning
• 31. Overfitting و Underfitting
• 32. نکات عملی برای بهبود نتایج Fine-tuning
• 33. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
• 34. تولید شعر و داستان با لحن خاص
• 35. تولید محتوای تبلیغاتی با لحن دلخواه
• 36. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 37. خلاصه‌سازی اخباری با لحن رسمی
• 38. خلاصه‌سازی متون علمی با لحن فنی
• 39. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش (QA)
• 40. پرسش و پاسخ در حوزه تاریخ ایران
• 41. پرسش و پاسخ در حوزه علوم اسلامی
• 42. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 43. ترجمه متون ادبی با حفظ لحن
• 44. ترجمه اسناد حقوقی با دقت بالا
• 45. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 46. طبقه‌بندی نظرات کاربران با لحن مثبت/منفی
• 47. طبقه‌بندی متون خبری بر اساس موضوع
• 48. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص
• 49. ایجاد لحن طنزآمیز در متن
• 50. ایجاد لحن رسمی و دیپلماتیک
• 51. ایجاد لحن دوستانه و غیررسمی
• 52. ایجاد لحن علمی و پژوهشی
• 53. ایجاد لحن ادبی و هنری
• 54. ایجاد لحن محاوره‌ای و عامیانه
• 55. Fine-tuning با استفاده از داده‌های محدود
• 56. تکنیک‌های Few-shot Learning
• 57. تکنیک‌های Zero-shot Learning
• 58. Fine-tuning با استفاده از یادگیری تقویتی (RLHF)
• 59. مبانی یادگیری تقویتی
• 60. پیاده‌سازی RLHF برای تنظیم لحن
• 61. ارزیابی لحن در خروجی مدل
• 62. روش‌های ارزیابی لحن: انسانی و خودکار
• 63. تکنیک‌های افزایش تنوع در خروجی مدل
• 64. کاربرد Fine-tuning در توسعه نرم‌افزار
• 65. تولید کد با سبک برنامه‌نویسی خاص
• 66. تولید مستندات فنی با لحن مناسب
• 67. کاربرد Fine-tuning در آموزش و پرورش
• 68. تولید محتوای آموزشی با لحن جذاب
• 69. تولید آزمون‌های تعاملی با لحن مناسب
• 70. کاربرد Fine-tuning در رسانه و تبلیغات
• 71. تولید سناریوهای تبلیغاتی با لحن هدفمند
• 72. تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی با لحن جذاب
• 73. کاربرد Fine-tuning در مشاوره و راهنمایی
• 74. تولید پاسخ‌های مشاوره‌ای با لحن همدلانه
• 75. تولید راهنمایی‌های آموزشی با لحن تشویق‌کننده
• 76. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 77. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 78. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 79. مقابله با تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
• 80. اصول تولید محتوای سازگار با ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 81. چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
• 82. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 83. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فرهنگ دیجیتال
• 84. مدیریت ریسک در پروژه‌های Fine-tuning
• 85. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه
• 86. تخصیص منابع و بودجه
• 87. ارزیابی و پایش مستمر پروژه
• 88. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
• 89. آموزش تیم پروژه
• 90. مدیریت دانش فنی
• 91. پروژه‌های عملی Fine-tuning
• 92. مطالعه موردی: Fine-tuning برای لحن ادبیات دفاع مقدس
• 93. مطالعه موردی: Fine-tuning برای لحن متون تاریخی ایران باستان
• 94. مطالعه موردی: Fine-tuning برای لحن فقهی در مسائل مستحدثه
• 95. مطالعه موردی: Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه سلامت روان
• 96. مطالعه موردی: Fine-tuning برای ایجاد لحن مثبت در پیام‌های سازمانی
• 97. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 98. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های PEFT
• 99. مدل‌های زبانی چندوجهی و Fine-tuning آن‌ها
• 100. تاثیر Fine-tuning بر نوآوری در حوزه‌های مختلف