اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای مکالمهای در محیط فیزیکی با پردازش زبان و حواس متعدد
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: خلق لحنهای مکالمهای در محیط فیزیکی با پردازش زبان و حواس متعدد
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی پردازش زبان طبیعی در مدلهای زبانی
- 2. مقدمهای بر معماری ترنسفورمر
- 3. آشنایی با لایههای توجه در ترنسفورمرها
- 4. تکنیکهای پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 5. توکنسازی و واژگانسازی در مدلهای ترنسفورمر
- 6. مدلهای زبانی خودرگرسیو و پیشبینی کلمه بعدی
- 7. آموزش مدلهای زبانی از ابتدا
- 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی پیشآموزشدیده
- 9. مفاهیم اصلی تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 10. انتخاب مدل زبانی مناسب برای وظایف مختلف
- 11. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 12. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن
- 13. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
- 14. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
- 15. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی متن
- 16. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به سوال
- 17. فرهنگ لغت و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
- 18. مدلهای زبانی مبتنی بر جاسازی کلمات
- 19. جاسازی کلمات با استفاده از شبکههای عصبی
- 20. مفهوم جاسازی کلمات در متن (Contextual Embeddings)
- 21. مدلهای زبانی مبتنی بر Contextual Embeddings
- 22. مقدمهای بر پردازش حواس متعدد (Multimodal Processing)
- 23. ادغام اطلاعات متنی و بصری
- 24. مدلهای زبانی و بینایی کامپیوتر
- 25. پردازش تصاویر برای مدلهای زبانی
- 26. استخراج ویژگی از تصاویر
- 27. ادغام متن و تصویر در یک مدل واحد
- 28. تنظیم دقیق مدلهای چندوجهی
- 29. کاربرد تنظیم دقیق در خلق لحنهای مکالمهای
- 30. لحنهای مکالمهای و اهمیت آنها
- 31. شناسایی لحن در متن
- 32. تولید متن با لحنهای مشخص
- 33. مدلسازی لحن در مکالمات
- 34. تکنیکهای ارزیابی لحن تولید شده
- 35. تنظیم دقیق برای ایجاد لحنهای مودبانه
- 36. تنظیم دقیق برای ایجاد لحنهای رسمی
- 37. تنظیم دقیق برای ایجاد لحنهای غیررسمی
- 38. تنظیم دقیق برای ایجاد لحنهای همدلانه
- 39. تنظیم دقیق برای ایجاد لحنهای شوخطبعانه (با احتیاط)
- 40. پردازش گفتار در مدلهای زبانی
- 41. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
- 42. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
- 43. ادغام پردازش گفتار با مدلهای زبانی
- 44. تنظیم دقیق برای درک بهتر لهجهها
- 45. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات از گفتار
- 46. محیط فیزیکی و تعامل با مدلهای زبانی
- 47. درک محیط فیزیکی با استفاده از حسگرها
- 48. پردازش دادههای حسگرها (مانند lidar، دوربین)
- 49. ادغام اطلاعات محیطی با مدلهای زبانی
- 50. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به موقعیتهای فیزیکی
- 51. تولید دستورالعملهای مبتنی بر محیط
- 52. تولید روایتهای توصیفی از محیط
- 53. مدلسازی رفتار انسان در محیط فیزیکی
- 54. تطبیق لحن با شرایط محیطی
- 55. تنظیم دقیق برای ایجاد رابطهای مکالمهای هوشمند
- 56. مفاهیم هوش مصنوعی در محیط فیزیکی
- 57. اخلاق در هوش مصنوعی و مدلهای زبانی
- 58. حریم خصوصی دادهها در پردازش چندوجهی
- 59. امنیت در مدلهای زبانی و سیستمهای هوشمند
- 60. مدلسازی سوگیری در دادهها و مدلها
- 61. کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 62. ارزیابی عادلانه مدلهای زبانی
- 63. ملاحظات فقهی و شرعی در پردازش دادهها
- 64. چارچوبهای قانونی و مقررات در ایران
- 65. مدیریت دادههای حساس در سیستمهای آموزشی
- 66. استفاده از مدلهای زبانی در آموزش مجازی
- 67. طراحی دورههای آموزشی با رویکرد مدلهای زبانی
- 68. ارزیابی پیشرفت یادگیرندگان با مدلهای زبانی
- 69. شخصیسازی محتوای آموزشی
- 70. تولید محتوای آموزشی تعاملی
- 71. مدلسازی پاسخهای معلم مجازی
- 72. تنظیم دقیق برای ایجاد شخصیتهای آموزشی
- 73. تطبیق سبک آموزشی با نیازهای یادگیرنده
- 74. مدلسازی مکالمات آموزشی در محیطهای شبیهسازی شده
- 75. تکنیکهای تولید پاسخهای آموزشی هوشمند
- 76. ارزیابی اثربخشی مدلهای زبانی در آموزش
- 77. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 78. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدلهای زبانی
- 79. یادگیری چندوظیفهای (Multi-task Learning)
- 80. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدلهای زبانی
- 81. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
- 82. بهینهسازی پارامترهای مدلهای زبانی
- 83. تکنیکهای تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning)
- 84. PEFT: LoRA
- 85. PEFT: Prompt Tuning
- 86. PEFT: Adapter Tuning
- 87. مقدمهای بر تولید متن خلاقانه
- 88. تنظیم دقیق برای داستانسرایی
- 89. تنظیم دقیق برای نوشتن شعر (با رعایت چارچوب)
- 90. تنظیم دقیق برای تولید سناریوهای نمایشی (با رعایت چارچوب)
- 91. آینده مدلهای زبانی و پردازش چندوجهی
- 92. چالشهای پیش رو در توسعه مدلهای زبانی
- 93. کاربردهای نوین در صنایع مختلف
- 94. نقش مدلهای زبانی در هوشمندسازی خدمات
- 95. توسعه مدلهای زبانی بومی ایران
- 96. استانداردهای توسعه و انتشار مدلهای زبانی
- 97. جمعبندی و راهکارهای عملیاتی
- 98. ملاحظات امنیتی و حقوقی در پیادهسازی
- 99. توسعه مدلهای زبانی با رویکرد اخلاقی
- 100. مسئولیتپذیری در استفاده از مدلهای زبانی
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.