دوره توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. نکات اولیه: مفاهیم و پیش‌نیازها
• 2. مقدمه ای بر علم داده و یادگیری ماشینی
• 3. آشنایی با Python و محیط های توسعه
• 4. نصب و تنظیم کتابخانه های ضروری (PyTorch/TensorFlow, Transformers, Datasets)
• 5. مروری بر مفاهیم جبر خطی و حسابان (مقدماتی)
• 6. آشنایی با داده‌ها: انواع داده، ساختار داده و فرمت‌ها
• 7. پیش‌پردازش داده: پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی
• 8. مبانی یادگیری ماشینی: آموزش، ارزیابی، و اعتبارسنجی
• 9. معرفی مجموعه داده‌های Hugging Face Datasets
• 10. دسترسی و مدیریت داده‌ها با کتابخانه Datasets
• 11. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 12. ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 13. مفاهیم Attention و Self-Attention
• 14. نگاهی به انواع مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT, T5,...)
• 15. Tokenization: تبدیل متن به توکن و برعکس
• 16. فراخوانی و استفاده از مدل‌های Transformers آماده
• 17. استفاده از Pipelineهای Transformers برای وظایف مختلف
• 18. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 19. تنظیمات اولیه مدل و انتخاب Hyperparameterها
• 20. آموزش (Fine-tuning) یک مدل ترنسفورمر
• 21. ارزیابی عملکرد مدل (Metrics)
• 22. بهینه‌سازی مدل: انتخاب Optimizer و Scheduler
• 23. مدیریت حافظه و استفاده از GPU
• 24. نوشتن Custom Dataset و Data Loader
• 25. کار با توابع Loss و تعریف Custom Loss
• 26. اصول جلوگیری از Overfitting و Underfitting
• 27. تکنیک‌های Regularization
• 28. مبانی TensorBoard و ردیابی آزمایش‌ها
• 29. بهبود عملکرد با استفاده از Mixed Precision Training
• 30. آموزش مدل‌های بزرگ با DeepSpeed
• 31. آموزش مدل‌های بزرگ با کتابخانه Accelerate
• 32. استفاده از Transformers برای پردازش زبان طبیعی (NLP):
• 33. Classification (Text Classification, Sentiment Analysis)
• 34. Sequence Tagging (Named Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging)
• 35. Question Answering
• 36. Text Summarization
• 37. Text Generation
• 38. Translation
• 39. Masked Language Modeling
• 40. استفاده از Transformers برای بینایی کامپیوتر (CV):
• 41. Image Classification
• 42. Object Detection
• 43. Image Segmentation
• 44. Image Generation
• 45. استفاده از Transformers برای صدا (Audio):
• 46. Speech Recognition
• 47. Text-to-Speech
• 48. Audio Classification
• 49. Transfer Learning و fine-tuning در وظایف مختلف
• 50. استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation
• 51. مبانی Data Parallelism و Distributed Training
• 52. استفاده از مدل‌های چند زبانی
• 53. معرفی و استفاده از انواع Embeddingها
• 54. ارائه راه‌حل‌هایی برای داده‌های کم‌حجم (Few-shot learning)
• 55. ادغام مدل‌های Transformers با سایر کتابخانه‌ها
• 56. بهینه سازی مدل برای سرعت و مصرف منابع
• 57. ارزیابی دقیق‌تر مدل: Metrics، Confusion Matrix و گزارش عملکرد
• 58. انتخاب و استفاده از بهترین معماری‌های Transformers
• 59. پیاده‌سازی Custom Layers و Custom Models
• 60. افزایش قابلیت اطمینان مدل (Robustness)
• 61. مفاهیم Adversarial Attack و دفاع از مدل
• 62. مبانی Bias و Fairness در مدل‌های Transformers
• 63. آشنایی با Responsible AI و Ethical AI
• 64. معرفی کتابخانه Transformers.js برای استفاده در مرورگر
• 65. استقرار مدل‌ها (Deployment)
• 66. معرفی ابزارهای استقرار مدل (Hugging Face Hub, AWS SageMaker, ...)
• 67. استقرار مدل‌ها با استفاده از Hugging Face Inference API
• 68. ایجاد API برای مدل با استفاده از FastAPI
• 69. استفاده از Docker برای استقرار مدل
• 70. مانیتورینگ و لاگ‌گیری عملکرد مدل
• 71. به‌روزرسانی مدل پس از استقرار
• 72. استفاده از کتابخانه Gradio برای ایجاد رابط کاربری
• 73. آموزش Model Parallelism و Data Parallelism با DeepSpeed
• 74. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل (Model Versioning)
• 75. انتشار و مدیریت مدل‌ها در Hugging Face Hub
• 76. استفاده از قابلیت‌های Hub: Spaces،Datasets و مدل‌ها
• 77. بهبود کیفیت داده‌ها: Data Curation و Data Cleaning
• 78. استفاده از تکنیک‌های Active Learning
• 79. مفاهیم Prompt Engineering و ایجاد Promptهای موثر
• 80. استفاده از Prompt Engineering برای وظایف مختلف
• 81. بهینه سازی Prompt برای مدل های مختلف
• 82. آشنایی با Framework‌های تخصصی (مثلاً Haystack, LangChain)
• 83. ادغام Transformers با Framework‌های متن‌باز دیگر
• 84. تحلیل خطا و رفع مشکلات مدل
• 85. مباحث پیشرفته در Tokenization
• 86. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمرها (مثلاً Vision Transformers)
• 87. آموزش Self-Supervised Learning با Transformers
• 88. استفاده از تکنیک‌های Meta-Learning
• 89. کاربرد Transformers در حوزه‌های خاص (مثلاً پزشکی، مالی)
• 90. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه NLP کامل
• 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه CV کامل
• 92. مطالعه موردی: آموزش یک مدل Speech-to-Text
• 93. مطالعه موردی: ایجاد یک Chatbot با استفاده از Transformers
• 94. کار با زبان‌های مختلف و داده‌های چند زبانه
• 95. استفاده از مدل‌های بزرگ (Large Language Models)
• 96. فرایند Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 97. استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 98. امنیت مدل: حفاظت از مدل در برابر حملات
• 99. آینده یادگیری ترنسفورمرها و گرایش‌های جدید
• 100. جمع‌بندی دوره و نکات پایانی