اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان ارتباط زبان با کنشهای فیزیکی چندحسی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: کنترل بر میزان ارتباط زبان با کنشهای فیزیکی چندحسی
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 یادگیری عمیق
- 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
- 3. مکانیزم توجه در مدلهای ترنسفورمر
- 4. پردازش ورودی و تولید توکن
- 5. انکوودر و دیکودر در ترنسفورمر
- 6. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
- 7. تراکم توکنها و کلمات
- 8. آموزش اولیه مدلهای زبانی (Pre-training)
- 9. مجموعه دادههای عظیم برای پیشآموزش
- 10. اهداف پیشآموزش (مانند Masked Language Modeling)
- 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 12. انواع روشهای تنظیم دقیق
- 13. تنظیم دقیق با دادههای برچسبدار
- 14. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
- 15. تنظیم دقیق نیمهنظارتی (Semi-supervised Fine-tuning)
- 16. تنظیم دقیق پارامتری (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
- 17. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
- 18. روش AdaLoRA
- 19. روش QLoRA
- 20. روش Prompt Tuning
- 21. روش Prefix Tuning
- 22. روش P-Tuning
- 23. روش Adapter Tuning
- 24. معرفی چارچوبهای تنظیم دقیق (مانند Hugging Face Transformers)
- 25. نصب و راهاندازی محیط توسعه
- 26. بارگذاری مدلهای از پیش آموزشدیده
- 27. آمادهسازی دادهها برای تنظیم دقیق
- 28. ساختار دادههای ورودی و خروجی
- 29. پیشپردازش متن و توکنایزرها
- 30. تعریف تابع هزینه (Loss Function)
- 31. بهینهسازها (Optimizers) در تنظیم دقیق
- 32. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمانبندی آن
- 33. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
- 34. تعداد دورههای آموزشی (Epochs)
- 35. اعتبارسنجی مدل و معیارهای ارزیابی
- 36. دقت (Accuracy) و معیارهای مرتبط
- 37. F1-Score و Precision/Recall
- 38. Perplexity در مدلهای زبانی
- 39. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن (Text Generation)
- 40. کنترل طول متن تولیدی
- 41. کنترل تنوع در متن تولیدی
- 42. نمونهبرداری (Sampling) در تولید متن
- 43. روشهای نمونهبرداری (Greedy, Beam Search, Top-k, Nucleus)
- 44. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن (Text Classification)
- 45. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 46. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 47. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 48. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات (Information Extraction)
- 49. تنظیم دقیق برای وظایف تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 50. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition)
- 51. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب (Reading Comprehension)
- 52. تنظیم دقیق برای مکالمه و چتباتها
- 53. طراحی مکالمات طبیعی و روان
- 54. مدیریت زمینه (Context Management) در مکالمات
- 55. تنظیم دقیق برای کنترل محتوا و لحن
- 56. کنترل ارتباط زبان با کنشهای فیزیکی چندحسی
- 57. مفهوم چندحسی بودن (Multimodality)
- 58. ادغام اطلاعات بصری با مدلهای زبانی
- 59. ادغام اطلاعات صوتی با مدلهای زبانی
- 60. ادغام اطلاعات لمسی با مدلهای زبانی
- 61. نمایشگرهای چندحسی (Multimodal Embeddings)
- 62. آموزش مدلهای زبانی چندحسی
- 63. تنظیم دقیق مدلهای زبانی چندحسی
- 64. ارزیابی مدلهای زبانی چندحسی
- 65. کاربردهای مدلهای زبانی در تعامل انسان و کامپیوتر
- 66. طراحی رابطهای کاربری هوشمند
- 67. سیستمهای توصیهگر شخصیسازی شده
- 68. سیستمهای آموزشی تطبیقی
- 69. تولید محتوای آموزشی سازگار
- 70. کاربردهای اخلاقی و مسئولانه در هوش مصنوعی
- 71. پیامدهای اجتماعی مدلهای زبانی پیشرفته
- 72. حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 73. کاهش سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 74. تشخیص و مقابله با اطلاعات نادرست
- 75. ملاحظات شرعی در توسعه و بهکارگیری مدلهای زبانی
- 76. اصول فقهی ناظر بر فناوری اطلاعات
- 77. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
- 78. چارچوبهای قانونی ساماندهی محتوای دیجیتال
- 79. مطابقت با ارزشهای فرهنگی و اجتماعی
- 80. اهمیت بومیسازی فناوریهای هوش مصنوعی
- 81. پژوهشهای پیشرفته در مدلهای زبانی
- 82. مدلهای زبانی مولد (Generative Language Models)
- 83. شبکههای مولد تخاصمی (GANs) در پردازش زبان
- 84. یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 85. مدلهای زبانی گراف (Graph-based Language Models)
- 86. مباحث پیشرفته در درک زبان طبیعی (NLU)
- 87. مباحث پیشرفته در تولید زبان طبیعی (NLG)
- 88. چالشهای آینده در حوزه مدلهای زبانی
- 89. طراحی مدلهای زبانی کارآمدتر
- 90. مقیاسپذیری مدلهای زبانی
- 91. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدلهای زبانی
- 92. دستیابی به درک عمیقتر زبان
- 93. آینده پژوهشهای مدلهای زبانی و کنشهای چندحسی
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.