دوره بهینه‌سازی و سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (Fine-Tuning LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (Fine-Tuning LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
• 3. معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبان
• 4. پیش‌نیازهای محاسباتی برای آموزش مدل‌ها
• 5. مجموعه داده‌ها: جمع‌آوری و پیش‌پردازش
• 6. فهم عمیق از داده‌های متنی
• 7. بررسی کیفیت داده‌ها و پاکسازی
• 8. مفاهیم کلیدی در سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 9. انواع رویکردهای سفارشی‌سازی
• 10. آموزش کامل (Full Fine-Tuning)
• 11. مزایا و معایب آموزش کامل
• 12. تنظیم دقیق پارامترهای انتخاب شده (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 13. روش‌های PEFT: LoRA
• 14. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 15. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
• 16. روش‌های PEFT: Adapter Tuning
• 17. مقایسه روش‌های مختلف PEFT
• 18. انتخاب روش مناسب سفارشی‌سازی
• 19. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 21. ارزیابی کیفیت تولید متن
• 22. ارزیابی وظایف خاص (مانند خلاصه‌سازی)
• 23. ارزیابی وظایف پرسش و پاسخ
• 24. مدل‌های ارزیابی خودکار
• 25. ارزیابی انسانی برای کیفیت مدل
• 26. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبان
• 27. ملاحظات اخلاقی در سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 28. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 29. روش‌های کاهش سوگیری
• 30. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 31. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبان
• 32. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ در صنایع
• 33. کاربرد در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 34. کاربرد در تولید محتوا و نگارش
• 35. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 36. کاربرد در خدمات مشتری و پشتیبانی
• 37. کاربرد در تحلیل داده و استخراج اطلاعات
• 38. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
• 39. کاربرد در حوزه سلامت (با رعایت اصول)
• 40. کاربرد در حوزه حقوق (با رعایت اصول)
• 41. کاربرد در حوزه مالی (با رعایت اصول)
• 42. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی در مورد هوش مصنوعی
• 43. نقش مدل‌های زبان در پیشرفت علمی
• 44. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 45. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های زبان
• 46. مدل‌های زبان کوچک‌تر و کارآمدتر
• 47. مدل‌های زبان چندزبانه
• 48. مدل‌های زبان با قابلیت استدلال
• 49. مدل‌های زبان برای کاربردهای تخصصی
• 50. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی‌شده
• 51. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج
• 52. نشر مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 53. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های سفارشی‌شده
• 54. بازخورد کاربران و بهبود مستمر
• 55. تکنیک‌های پیشرفته در سفارشی‌سازی
• 56. یادگیری تقویتی برای سفارشی‌سازی
• 57. یادگیری خودنظارتی پیشرفته
• 58. یادگیری نیمه‌نظارتی در سفارشی‌سازی
• 59. استفاده از دانش خارجی در مدل‌های زبان
• 60. تلفیق با پایگاه‌های دانش
• 61. استفاده از ابزارها و API ها
• 62. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 63. مدل‌های زبان و تصویر
• 64. مدل‌های زبان و صدا
• 65. مدل‌های زبان و ویدئو
• 66. چالش‌های مدل‌های زبان چندوجهی
• 67. امنیت مدل‌های زبان در برابر حملات
• 68. حملات متنی و روش‌های دفاع
• 69. حملات مبتنی بر داده و روش‌های دفاع
• 70. امنیت در چرخه عمر مدل‌ها
• 71. استانداردهای امنیتی برای مدل‌های زبان
• 72. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 73. چارچوب‌های قانونی در ایران
• 74. حقوق مالکیت فکری مدل‌های سفارشی‌شده
• 75. استانداردهای صنعتی برای مدل‌های زبان
• 76. اخلاق در مهندسی نرم‌افزار هوش مصنوعی
• 77. فرهنگ سازمانی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 78. مدیریت تغییر در سازمان‌ها
• 79. آموزش نیروی انسانی برای عصر هوش مصنوعی
• 80. نقش متخصصان هوش مصنوعی در جامعه
• 81. مسئولیت اجتماعی شرکت‌های فناوری
• 82. پژوهش‌های آینده در حوزه مدل‌های زبان
• 83. توسعه مدل‌های هوشمندتر و اخلاقی‌تر
• 84. کاربردهای نوآورانه مدل‌های زبان
• 85. تأثیر هوش مصنوعی بر اقتصاد و جامعه
• 86. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 87. مبانی حقوقی و قراردادی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 88. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 89. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 90. ملاحظات فنی و عملیاتی در استقرار
• 91. اصول مهندسی داده برای مدل‌های زبان
• 92. آینده کار و مشاغل در عصر هوش مصنوعی
• 93. طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 94. ملاحظات فرهنگی در توسعه مدل‌های زبان
• 95. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 96. پتانسیل مدل‌های زبان در حل مسائل اجتماعی
• 97. پژوهش‌های کاربردی در حوزه مدل‌های زبان