اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: از تعبیه داده‌ها (Embeddings) تا تنظیم دقیق (Fine-Tuning)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: از تعبیه داده‌ها (Embeddings) تا تنظیم دقیق (Fine-Tuning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (NLP & LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم پایه در بازنمایی برداری کلمات و جملات
• 3. نقش تعبیه داده‌ها در درک معنایی توسط ماشین
• 4. مقایسه روش‌های سنتی و رویکردهای مدرن در پردازش متن
• 5. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 6. تفاوت‌های بنیادین میان تعبیه داده‌ها و تنظیم دقیق مدل
• 7. بررسی کاربرد مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده در تحلیل داده‌ها
• 8. مراحل پیش‌پردازش متن برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. استخراج ویژگی‌های متنی با استفاده از مدل‌های تعبیه
• 10. پایداری و مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مبتنی بر تعبیه
• 11. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک متون تخصصی فارسی
• 12. معرفی استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 13. آماده‌سازی مجموعه داده جهت آموزش نظارت‌شده
• 14. روش‌های انتخاب داده‌های باکیفیت برای بهبود کارایی مدل
• 15. تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای مدل در مقیاس کوچک
• 16. بررسی اثرات تنظیم دقیق بر دقت و تعمیم‌پذیری مدل
• 17. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در فرایند تنظیم دقیق
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای کمی
• 19. مقایسه کارایی روش‌های بازیابی اطلاعات در برابر تنظیم دقیق
• 20. تلفیق تعبیه داده‌ها و تنظیم دقیق در معماری‌های ترکیبی
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای سازمانی و اداری
• 22. اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. شناسایی و کاهش سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش بومی
• 25. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای افزایش دقت مدل
• 26. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 27. رفع خطاهای احتمالی در خروجی مدل‌های زبانی
• 28. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 29. روش‌های مانیتورینگ و بهبود مستمر مدل‌های زبانی
• 30. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 31. طراحی سیستم‌های خودکار مبتنی بر تنظیم دقیق مدل‌ها
• 32. استانداردهای مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی