اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ابزارهای پیشرفته برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای پیشرفته برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (RNN, LSTM, GRU)
• 4. ترنسفورمرها و مکانیسم توجه
• 5. آشنایی با TensorFlow و Keras
• 6. نصب و پیکربندی محیط TensorFlow
• 7. کار با تنسورها و عملیات پایه در TensorFlow
• 8. ساخت مدل‌های ساده با Keras API
• 9. مروری بر مجموعه داده‌های پردازش زبان طبیعی
• 10. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 11. کدگذاری متن: Bag-of-Words و TF-IDF
• 12. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings): Word2Vec
• 13. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings): GloVe
• 14. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings): FastText
• 15. آموزش تعبیه‌های کلمه سفارشی
• 16. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 17. چرا تنظیم دقیق مدل‌های زبانی مهم است؟
• 18. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 19. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 20. استراتژی‌های تقسیم داده (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای پاسخ به سوال
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق: انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 28. تنظیم دقیق لایه‌های خاص مدل
• 29. تنظیم دقیق تمام پارامترهای مدل
• 30. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن در تنظیم دقیق
• 31. استفاده از بهینه‌سازهای مختلف (Adam, SGD)
• 32. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
• 33. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 34. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 35. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 36. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 38. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 39. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 41. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 42. معیارهای ارزیابی برای تشخیص موجودیت نام‌دار
• 43. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به سوال
• 44. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی متن
• 45. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 46. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 47. مدیریت حافظه و محاسبات در TensorFlow
• 48. استفاده از GPU و TPU برای تسریع آموزش
• 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه
• 50. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 51. TensorFlow Datasets API
• 52. بارگذاری و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
• 53. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
• 54. کار با ابزارهای TensorBoard برای مصورسازی
• 55. نظارت بر روند آموزش و اعتبارسنجی
• 56. تحلیل و مصورسازی نتایج مدل
• 57. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های زبانی
• 58. شناسایی و رفع خطاهای رایج
• 59. بهبود کارایی مدل‌های تنظیم شده
• 60. کاربرد تنظیم دقیق در تحلیل احساسات
• 61. کاربرد تنظیم دقیق در تشخیص اسپم
• 62. کاربرد تنظیم دقیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربرد تنظیم دقیق در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 64. کاربرد تنظیم دقیق در تجزیه و تحلیل اخبار
• 65. کاربرد تنظیم دقیق در پردازش اسناد قانونی
• 66. کاربرد تنظیم دقیق در حوزه سلامت
• 67. کاربرد تنظیم دقیق در آموزش و پرورش
• 68. کاربرد تنظیم دقیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 69. معرفی مدل‌های زبانی پیشرفته (BERT, GPT)
• 70. تنظیم دقیق مدل BERT برای وظایف مختلف
• 71. تنظیم دقیق مدل GPT برای تولید متن
• 72. مدل‌های زبانی چند زبانه
• 73. تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های تنظیم دقیق در زبان فارسی
• 75. مقایسه رویکردهای مختلف تنظیم دقیق
• 76. بهترین شیوه‌ها در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 77. مسائل اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 78. حفظ حریم خصوصی و داده‌های کاربران
• 79. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 80. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
• 81. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 82. نکات پیشرفته در استفاده از TensorFlow
• 83. مدیریت لایه‌های سفارشی در Keras
• 84. ساخت مدل‌های پیچیده‌تر با Functional API
• 85. استفاده از Callbacks برای کنترل آموزش
• 86. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم شده
• 87. استقرار مدل‌های تنظیم شده
• 88. مقدمه‌ای بر TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل
• 89. مقدمه‌ای بر TensorFlow.js برای برنامه‌های وب
• 90. نکات مهم در انتخاب و تنظیم دقیق مدل
• 91. جمع‌بندی و مراحل بعدی در یادگیری
• 92. تمرینات عملی و پروژه‌های کاربردی
• 93. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص سازمانی
• 94. ملاحظات امنیتی در کار با مدل‌های زبانی
• 95. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های تنظیم شده