اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتخاب کلمات کلیدی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتخاب کلمات کلیدی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتخاب کلمات کلیدی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 3. پردازش زبان طبیعی (NLP) و نقش آن در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 4. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تنظیم دقیق
• 5. معماری‌های مدل زبانی: ترانسفورمرها و انواع آن‌ها
• 6. درک مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) در مقابل آموزش از صفر
• 8. انتخاب مدل زبانی پیش‌آموزش شده مناسب
• 9. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 10. ارزیابی میزان انتخاب کلمات کلیدی: چالش‌ها و روش‌ها
• 11. فراوانی کلمات کلیدی و ارتباط آن با کیفیت متن
• 12. تکنیک‌های انتخاب کلمات کلیدی: رویکردهای سنتی
• 13. روش‌های مبتنی بر گراف برای انتخاب کلمات کلیدی
• 14. روش‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی برای انتخاب کلمات کلیدی
• 15. استفاده از Word Embeddings برای شناسایی کلمات کلیدی
• 16. بهره‌گیری از TF-IDF در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 17. روش‌های یادگیری ماشین نظارت شده برای انتخاب کلمات کلیدی
• 18. روش‌های یادگیری ماشین بدون نظارت برای انتخاب کلمات کلیدی
• 19. استفاده از مدل‌های زبانی در استخراج خودکار کلمات کلیدی
• 20. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای بهبود انتخاب کلمات کلیدی
• 21. حذف کلمات توقف (Stop Words) و تاثیر آن بر انتخاب کلمات کلیدی
• 22. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) و کاربرد آن‌ها
• 23. نرمال‌سازی متن و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 24. مدیریت داده‌های نامتوازن در تنظیم دقیق مدل
• 25. تنظیم دقیق مدل با استفاده از داده‌های کم‌حجم
• 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
• 27. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تنظیم دقیق
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 29. چالش‌های پردازش زبان فارسی و راهکارهای آن‌ها
• 30. منابع داده فارسی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 31. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی با معیارهای مناسب
• 32. استفاده از روش‌های ارزیابی انسانی برای بهبود عملکرد مدل
• 33. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در تنظیم دقیق مدل
• 34. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 35. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 36. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 37. بررسی تاثیر اندازه batch size بر عملکرد مدل
• 38. استفاده از Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. استفاده از Dropout در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 40. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
• 41. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
• 42. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص: تولید متن
• 43. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص: پاسخ به سؤال
• 44. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 45. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 46. استفاده از مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 47. تطبیق مدل‌های زبانی با دامنه‌های خاص
• 48. استفاده از دانش‌نامه‌ها و منابع تخصصی در تنظیم دقیق
• 49. تنظیم دقیق مدل با استفاده از بازخورد کاربران
• 50. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تنظیم دقیق
• 51. استفاده از مدل‌های زبانی در تولید محتوای خلاقانه
• 52. ارزیابی کیفیت محتوای تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 53. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی و روش‌های بهبود آن
• 54. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی و جلوگیری از سوء استفاده
• 55. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 56. استفاده از محاسبات توزیع‌شده برای تنظیم دقیق مدل
• 57. آینده مدل‌های زبانی و روندهای پیش رو
• 58. کاربردهای نوظهور مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
• 59. ابزارهای متن‌باز برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 60. مفاهیم پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 61. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های گفتگو
• 62. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استفاده روی دستگاه‌های موبایل
• 63. تست و دیباگینگ مدل‌های زبانی
• 64. کنترل بایاس (Bias) در مدل‌های زبانی
• 65. امنیت مدل‌های زبانی و مقابله با حملات خصمانه
• 66. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 67. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی