دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان با تکنیک‌های PEFT و LoRA با استفاده از HuggingFace همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان با تکنیک‌های PEFT و LoRA با استفاده از HuggingFace

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 5. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. معماری ترنسفورمر
• 7. مبانی مدل‌های زبان بزرگ
• 8. معرفی مدل Gemma
• 9. ویژگی‌های مدل Gemma
• 10. نصب و راه‌اندازی Hugging Face
• 11. آشنایی با کتابخانه Transformers
• 12. مجموعه داده‌های Hugging Face
• 13. کار با مجموعه داده‌های متنی
• 14. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبان
• 15. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 16. توکن‌سازی و وکتورسازی
• 17. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 18. چرا تنظیم دقیق مهم است؟
• 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبان
• 20. معرفی تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامتر کارآمد (PEFT)
• 21. مبانی PEFT
• 22. مزایای PEFT
• 23. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 24. نحوه عملکرد LoRA
• 25. کاربرد LoRA در تنظیم دقیق LLMs
• 26. پیاده‌سازی LoRA با Hugging Face
• 27. تنظیم پارامترهای LoRA
• 28. تنظیم دقیق مدل Gemma با LoRA
• 29. آماده‌سازی مجموعه داده برای LoRA
• 30. آموزش مدل با LoRA
• 31. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 32. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبان
• 33. شاخص‌های ارزیابی در NLP
• 34. تنظیم دقیق مدل Gemma با استفاده از PEFT
• 35. استفاده از کتابخانه‌های PEFT
• 36. تنظیم دقیق مدل با QLoRA
• 37. مزایای QLoRA
• 38. آموزش مدل با QLoRA
• 39. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده با PEFT
• 40. مقایسه PEFT و LoRA
• 41. انتخاب تکنیک مناسب تنظیم دقیق
• 42. چالش‌های تنظیم دقیق LLMs
• 43. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 44. نکات کلیدی در تنظیم دقیق
• 45. کاربردهای پیشرفته تنظیم دقیق LLMs
• 46. تولید متن خلاقانه
• 47. خلاصه‌سازی متون
• 48. ترجمه ماشینی
• 49. پاسخ به پرسش
• 50. تحلیل احساسات
• 51. دسته‌بندی متون
• 52. مدل‌سازی موضوعی
• 53. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 54. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 55. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 56. مباحث اخلاقی در LLMs
• 57. سوگیری در مدل‌های زبان
• 58. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 59. امنیت مدل‌های زبان
• 60. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 61. مطالعه موردی: تنظیم دقیق Gemma برای کاربرد فارسی
• 62. چالش‌های زبان فارسی در LLMs
• 63. داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
• 64. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 65. آموزش مدل Gemma برای وظایف فارسی
• 66. ارزیابی مدل فارسی تنظیم شده
• 67. آینده مدل‌های زبان بزرگ
• 68. تحولات آتی در PEFT و LoRA
• 69. نوآوری‌های جدید در تنظیم دقیق
• 70. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علم
• 71. هوش مصنوعی در صنعت و کسب‌وکار
• 72. هوش مصنوعی در آموزش و پژوهش
• 73. هوش مصنوعی در زندگی روزمره
• 74. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 75. استانداردهای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 76. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 77. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
• 78. نظارت و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 79. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 80. کاربرد Hugging Face در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 81. توسعه مدل‌های سفارشی
• 82. اشتراک‌گذاری و همکاری در پروژه‌های AI
• 83. مستندسازی و نگهداری مدل‌ها
• 84. استقرار مدل‌های تنظیم شده
• 85. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 86. مراحل نهایی و جمع‌بندی
• 87. مرور کلی بر آموخته‌ها
• 88. مسیرهای یادگیری بیشتر در هوش مصنوعی
• 89. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان
• 90. پروژه‌های عملی برای تمرین
• 91. مباحث تکمیلی در پردازش زبان طبیعی
• 92. مفاهیم پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین
• 93. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
• 94. پایان محتوا