اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Fine-tuning هوشمندانه مدل‌های زبانی با کمترین تغییرات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning هوشمندانه مدل‌های زبانی با کمترین تغییرات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق هوشمندانه مدل‌های زبانی با کمترین تغییرات
• 2. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترانسفورمر و نقش آن در تنظیم دقیق
• 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش برای تنظیم دقیق
• 5. چالش‌های رایج در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 6. روش‌های تنظیم دقیق با استفاده از نرخ یادگیری
• 7. تنظیم دقیق با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 8. تکنیک‌های تنظیم دقیق با حافظه کم
• 9. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. استراتژی‌های انتخاب لایه برای تنظیم دقیق
• 11. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای مدل‌های زبانی
• 12. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های غیربرچسب‌دار
• 13. استفاده از یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 14. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 15. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سؤالات
• 16. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 17. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 18. تنظیم دقیق برای تشخیص احساسات
• 19. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 20. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 21. تنظیم دقیق برای تکمیل کد
• 22. ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
• 23. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 24. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 25. بهینه‌سازی تنظیم دقیق برای منابع محدود
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی پردازنده‌های گرافیکی
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بر روی پردازنده‌های مرکزی
• 28. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در تنظیم دقیق
• 29. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
• 30. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق برای تنظیم دقیق
• 31. تنظیم دقیق با استفاده از TensorFlow
• 32. تنظیم دقیق با استفاده از PyTorch
• 33. تنظیم دقیق با استفاده از Hugging Face Transformers
• 34. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده و قابلیت تنظیم دقیق آن‌ها
• 35. BERT و تنظیم دقیق آن
• 36. GPT و تنظیم دقیق آن
• 37. RoBERTa و تنظیم دقیق آن
• 38. T5 و تنظیم دقیق آن
• 39. DistilBERT و تنظیم دقیق آن
• 40. ALBERT و تنظیم دقیق آن
• 41. ELECTRA و تنظیم دقیق آن
• 42. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 43. چالش‌های خاص تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 44. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های فارسی
• 45. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های زبانی فارسی
• 46. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 47. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها
• 48. تنظیم دقیق برای دستیارهای مجازی
• 49. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. تنظیم دقیق برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. تنظیم دقیق برای تشخیص اخبار جعلی
• 52. تنظیم دقیق برای سیستم‌های پاسخگویی به ایمیل
• 53. تنظیم دقیق برای تولید محتوای بازاریابی
• 54. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی
• 55. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خبری
• 56. پیش‌بینی و رفع مشکلات تنظیم دقیق
• 57. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در تنظیم دقیق
• 58. تنظیم دقیق و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 59. تنظیم دقیق و ملاحظات اخلاقی
• 60. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 61. تحقیقات جاری در زمینه تنظیم دقیق
• 62. کاربردهای نوظهور تنظیم دقیق
• 63. تنظیم دقیق و یادگیری مداوم
• 64. تنظیم دقیق و یادگیری انتقالی
• 65. استراتژی‌های انتخاب ابرپارامترها در تنظیم دقیق
• 66. تنظیم دقیق با استفاده از جستجوی شبکه
• 67. تنظیم دقیق با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 68. تنظیم دقیق با استفاده از بهینه‌سازی بیزی
• 69. تنظیم دقیق و تاثیر اندازه دسته (Batch Size)
• 70. تنظیم دقیق و اهمیت وزن‌دهی به نمونه‌ها
• 71. تنظیم دقیق و استفاده از تکنیک‌های Dropout
• 72. تنظیم دقیق و تنظیم وزن‌ها (Weight Decay)
• 73. تنظیم دقیق و استفاده از Gradient Clipping
• 74. تنظیم دقیق و اهمیت Initialization وزن‌ها
• 75. تنظیم دقیق و تاثیر توزیع داده‌ها
• 76. تنظیم دقیق و استفاده از داده‌های مصنوعی
• 77. تنظیم دقیق و بررسی سوگیری‌های موجود در داده‌ها
• 78. تنظیم دقیق برای مدل‌های چندزبانه
• 79. تنظیم دقیق و انتقال دانش بین زبان‌ها
• 80. تنظیم دقیق و استفاده از مدل‌های زبانی zero-shot
• 81. تنظیم دقیق و استفاده از مدل‌های زبانی few-shot