اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای تحلیل محتوای متنی با استفاده از منابع سخت‌افزاری بهینه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای تحلیل محتوای متنی با استفاده از منابع سخت‌افزاری بهینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی نقش تنظیم دقیق در شخصی‌سازی مدل‌های زبانی
• 4. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. مدیریت منابع سخت‌افزاری و بررسی محدودیت‌های کارت گرافیک
• 6. شناسایی و گردآوری مجموعه‌داده‌های متنی فارسی
• 7. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل محتوا
• 8. استانداردهای برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل احساسات
• 9. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
• 10. آشنایی با مدل‌های زبانی پایه و متن‌باز سازگار با زبان فارسی
• 11. روش‌های توکنایز کردن متن در مدل‌های زبانی
• 12. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط پایتون
• 13. مفهوم یادگیری نظارت‌شده در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 14. بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه گرافیکی
• 15. آشنایی با روش تنظیم دقیق کارآمد پارامترها
• 16. پیاده‌سازی تکنیک لورا برای کاهش مصرف منابع
• 17. تنظیم ابرپارامترهای کلیدی در فرآیند آموزش
• 18. مدیریت نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 19. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 20. تحلیل توابع هزینه و بهینه‌سازهای متداول
• 21. استفاده از کتابخانه ترنسفورمرز برای اجرای فرآیند آموزش
• 22. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل تنظیم‌شده
• 23. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 24. تحلیل خطاهای مدل در تحلیل متون فارسی
• 25. بهینه‌سازی زمان استنتاج در مدل‌های تنظیم‌شده
• 26. استقرار مدل نهایی برای تحلیل محتوای متنی
• 27. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های بومی
• 28. روش‌های فیلترینگ و پالایش خروجی‌های مدل
• 29. مستندسازی مراحل آموزش و نتایج به دست آمده
• 30. پروژه عملی: تحلیل احساسات متون خبری فارسی
• 31. پروژه عملی: دسته‌بندی موضوعی متون آموزشی
• 32. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید و بازخوردهای انسانی
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 34. مقایسه عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با مدل‌های پایه
• 35. رفع چالش‌های رایج در فرآیند تنظیم دقیق
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 37. نقش داده‌های باکیفیت در ارتقای دقت مدل‌های زبانی
• 38. استفاده از مدل‌های تنظیم‌شده در سامانه‌های هوشمند داخلی
• 39. راهکارهای توسعه پایدار مدل‌های زبانی در ایران
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل زبان فارسی