اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و زمینه‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و زمینه‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 4. توکن‌سازی و انواع آن
• 5. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 6. مفاهیم کلیدی در fine-tuning
• 7. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 8. داده‌های آموزشی برای fine-tuning
• 9. اهمیت کیفیت و کمیت داده
• 10. روش‌های جمع‌آوری داده‌های fine-tuning
• 11. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 12. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های fine-tuning
• 13. آماده‌سازی داده برای آموزش
• 14. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 15. فرهنگ لغت (Vocabulary) و مدیریت آن
• 16. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 17. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 18. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن
• 19. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 20. بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
• 21. روش‌های تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 22. fine-tuning برای تولید متن
• 23. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
• 24. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 25. fine-tuning برای پاسخ به پرسش
• 26. fine-tuning برای تحلیل احساسات
• 27. fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 28. fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
• 29. fine-tuning برای مدل‌سازی موضوعی
• 30. fine-tuning برای تولید کد
• 31. fine-tuning برای دیالوگ‌سازی
• 32. ایجاد لحن‌های پویا (Dynamic Tones)
• 33. مفهوم لحن در زبان طبیعی
• 34. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌ها
• 35. تکنیک‌های fine-tuning برای تغییر لحن
• 36. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
• 37. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی
• 38. تنظیم دقیق برای لحن طنز
• 39. تنظیم دقیق برای لحن علمی
• 40. تنظیم دقیق برای لحن داستانی
• 41. تنظیم دقیق برای لحن تبلیغاتی
• 42. تنظیم دقیق برای لحن انتقادی
• 43. تنظیم دقیق برای لحن همدلانه
• 44. تنظیم دقیق برای لحن اقتدارگرایانه
• 45. تنظیم دقیق برای لحن تشویق‌آمیز
• 46. ایجاد زمینه‌محوری (Context-Awareness)
• 47. اهمیت زمینه در درک زبان
• 48. روش‌های گنجاندن زمینه در مدل
• 49. استفاده از پنجره زمینه (Context Window)
• 50. مدیریت زمینه طولانی
• 51. fine-tuning برای درک زمینه محاوره‌ای
• 52. fine-tuning برای حفظ انسجام در متن طولانی
• 53. fine-tuning برای پاسخگویی با توجه به زمینه کاربر
• 54. fine-tuning برای تولید متن مرتبط با موضوع
• 55. fine-tuning برای استنتاج از زمینه
• 56. fine-tuning برای استفاده از دانش خارجی (External Knowledge)
• 57. ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 58. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف
• 59. معیارهای ارزیابی تولید متن (مانند BLEU, ROUGE)
• 60. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (مانند دقت، فراخوانی، F1-Score)
• 61. ارزیابی انسانی
• 62. اشکال‌زدایی و بهبود مدل‌های fine-tuned
• 63. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
• 64. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 65. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 66. امنیت و حریم خصوصی در fine-tuning
• 67. کاربرد fine-tuning در صنایع مختلف
• 68. fine-tuning برای خدمات مشتریان
• 69. fine-tuning برای آموزش
• 70. fine-tuning برای رسانه‌ها
• 71. fine-tuning برای بازاریابی
• 72. fine-tuning برای توسعه نرم‌افزار
• 73. fine-tuning برای تحقیقات علمی
• 74. fine-tuning برای حوزه سلامت
• 75. fine-tuning برای حوزه حقوق
• 76. fine-tuning برای حوزه مالی
• 77. fine-tuning برای حوزه فرهنگ و هنر
• 78. fine-tuning برای حوزه‌های مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 79. fine-tuning برای حوزه گردشگری
• 80. fine-tuning برای حوزه کشاورزی
• 81. fine-tuning برای حوزه صنعت
• 82. fine-tuning برای حوزه حمل و نقل
• 83. fine-tuning برای حوزه انرژی
• 84. fine-tuning برای حوزه محیط زیست
• 85. fine-tuning برای حوزه دفاعی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 86. fine-tuning برای حوزه قضایی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 87. fine-tuning برای حوزه اجرایی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 88. fine-tuning برای حوزه قانون‌گذاری (با رعایت چارچوب رسمی)
• 89. fine-tuning برای حوزه دیپلماسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 90. fine-tuning برای حوزه هوش مصنوعی در خدمت جامعه
• 91. fine-tuning برای توسعه ابزارهای آموزشی نوین
• 92. fine-tuning برای ارتقاء سطح سواد دیجیتال
• 93. fine-tuning برای ترویج فرهنگ مطالعه
• 94. fine-tuning برای تسهیل دسترسی به اطلاعات
• 95. fine-tuning برای کمک به پژوهشگران
• 96. fine-tuning برای خلق محتوای آموزشی غنی