اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کنترل و تنظیم دقیق رفتارهای هوش مصنوعی برای دستیابی به نتایج مطلوب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کنترل و تنظیم دقیق رفتارهای هوش مصنوعی برای دستیابی به نتایج مطلوب

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مبانی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 3. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 4. بهینه‌سازی تصادفی گرادیان کاهشی (SGD)
• 5. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 6. مومنتوم در بهینه‌سازی
• 7. روش‌های تطبیقی نرخ یادگیری: AdaGrad
• 8. روش‌های تطبیقی نرخ یادگیری: RMSProp
• 9. روش‌های تطبیقی نرخ یادگیری: Adam
• 10. مقایسه و ارزیابی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 11. بهینه‌سازی دسته‌ای در مقابل بهینه‌سازی آنلاین
• 12. انتخاب تابع زیان مناسب برای بهینه‌سازی
• 13. تنظیم هایپرپارامترها: اهمیت و روش‌ها
• 14. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) برای تنظیم هایپرپارامترها
• 15. جستجوی تصادفی (Random Search) برای تنظیم هایپرپارامترها
• 16. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 18. مقدمه‌ای بر Fine-Tuning
• 19. روش‌های Fine-Tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 20. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-Tuning
• 21. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد Fine-Tuning
• 22. تنظیم نرخ یادگیری در Fine-Tuning
• 23. Regularization در Fine-Tuning برای جلوگیری از Overfitting
• 24. Early Stopping در Fine-Tuning
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-Tuned
• 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 27. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 28. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در وظایف جدید
• 29. Fine-Tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 30. Fine-Tuning برای وظایف تولید متن
• 31. Fine-Tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 32. Fine-Tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
• 33. Fine-Tuning مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 34. بهینه‌سازی برای استقرار مدل در دستگاه‌های با منابع محدود
• 35. Quantization برای کاهش حجم مدل
• 36. Pruning برای حذف وزن‌های غیرضروری
• 37. Distillation برای انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 38. بهینه‌سازی برای سرعت بخشیدن به استنتاج (Inference)
• 39. بهینه‌سازی مصرف انرژی مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. مدیریت Bias در مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. تکنیک‌های کاهش Bias در مجموعه داده‌ها
• 42. تکنیک‌های کاهش Bias در الگوریتم‌ها
• 43. Fairness در یادگیری ماشین
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI)
• 45. روش‌های LIME و SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
• 46. بهینه‌سازی مدل‌ها با در نظر گرفتن ملاحظات اخلاقی
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 48. بهینه‌سازی سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
• 49. کنترل و تنظیم دقیق رفتارهای هوش مصنوعی برای دستیابی به نتایج مطلوب (مرور کلی)
• 50. چالش‌ها و آینده بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی