اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش عملی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی سبک برای تحلیل احساسات متون فارسی و انگلیسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی سبک برای تحلیل احساسات متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 3. پیش‌پردازش متون برای مدل‌های زبانی فارسی و انگلیسی
• 4. اهمیت و کاربرد تنظیم دقیق مدل‌های زبانی سبک
• 5. معرفی مدل‌های سبک‌وزن و بهینه‌سازی شده برای منابع محدود
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای یادگیری ماشین
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پردازش زبان طبیعی
• 8. مفاهیم پایه توکنایزیشن و مدیریت واژگان
• 9. آماده‌سازی مجموعه‌داده برای تحلیل احساسات
• 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی
• 11. تکنیک‌های برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل احساسات
• 12. آشنایی با معماری مدل TinyLlama
• 13. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های زبانی
• 14. مفهوم یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. مبانی تکنیک تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 16. آشنایی با روش‌های کارآمد پارامتریک (PEFT)
• 17. مبانی نظری تکنیک LoRA در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 18. مبانی نظری تکنیک QLoRA برای فشرده‌سازی مدل
• 19. آماده‌سازی مدل برای فرآیند تنظیم دقیق
• 20. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 21. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 23. تحلیل خطاهای مدل در تشخیص احساسات متون
• 24. پیاده‌سازی استنتاج (Inference) مدل تنظیم‌دقیق‌شده
• 25. بهینه‌سازی خروجی مدل برای کاربردهای واقعی
• 26. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 27. استفاده از مدل‌های سبک در محیط‌های محلی و سرورهای داخلی
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 29. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش متن
• 30. چالش‌های خاص زبان فارسی در پردازش زبان طبیعی
• 31. توسعه ابزارهای کاربردی مبتنی بر تحلیل احساسات
• 32. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل احساسات متنی
• 33. به‌کارگیری مدل‌های تنظیم‌دقیق‌شده در محیط‌های آموزشی
• 34. ارتقای مدل با استفاده از بازخورد انسانی
• 35. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای فنی
• 36. آینده مدل‌های زبانی سبک در صنایع داخلی
• 37. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک مفاهیم پیچیده
• 38. روش‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 39. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های دانش محلی
• 40. نتیجه‌گیری و مسیر پیش رو در یادگیری ماشین پیشرفته