دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Image and Text Generation همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Image and Text Generation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری مدل‌های زبانی چندوجهی
• 2. مبانی تولید متن و تصویر
• 3. اصول پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های چندوجهی
• 4. مبانی بینایی ماشین برای مدل‌های چندوجهی
• 5. معماری‌های پیشرفته تولید تصویر
• 6. معماری‌های پیشرفته تولید متن
• 7. ترکیب متن و تصویر در مدل‌های چندوجهی
• 8. انواع داده‌های آموزشی برای مدل‌های چندوجهی
• 9. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های چندوجهی
• 10. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای مدل‌های چندوجهی
• 11. تکنیک‌های نگاشت فضاهای ویژگی متن و تصویر
• 12. روش‌های آموزش مدل‌های چندوجهی
• 13. تابع هزینه مناسب برای مدل‌های چندوجهی
• 14. بهینه‌سازی مدل‌های چندوجهی
• 15. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های چندوجهی
• 16. روش‌های کاهش ابعاد در مدل‌های چندوجهی
• 17. استفاده از تکنیک‌های ترنسفورمر در مدل‌های چندوجهی
• 18. ترنسفورمرهای مبتنی بر توجه برای متن و تصویر
• 19. مدل‌های مولد متقابل (Cross-modal Generative Models)
• 20. مدل‌های مولد متقابل با معماری VQ-VAE
• 21. مدل‌های مولد متقابل با معماری GAN
• 22. مدل‌های مولد متقابل با معماری Diffusion
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی چندوجهی
• 24. تنظیم دقیق برای تولید متن با لحن خاص
• 25. تنظیم دقیق برای تولید تصویر با سبک خاص
• 26. تنظیم دقیق برای هماهنگی لحن و سبک
• 27. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک
• 28. تکنیک‌های Few-Shot Learning در تنظیم دقیق
• 29. تکنیک‌های Zero-Shot Learning در تنظیم دقیق
• 30. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Engineering
• 31. طراحی Promptهای مؤثر برای تولید متن
• 32. طراحی Promptهای مؤثر برای تولید تصویر
• 33. طراحی Promptهای ترکیبی برای متن و تصویر
• 34. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 35. معیارهای ارزیابی کیفیت تصویر تولید شده
• 36. معیارهای ارزیابی هماهنگی بین متن و تصویر
• 37. استفاده از معیارهای خودکار ارزیابی
• 38. استفاده از ارزیابی انسانی
• 39. پیاده‌سازی مدل‌های چندوجهی با فریم‌ورک‌های رایج
• 40. استفاده از PyTorch برای مدل‌های چندوجهی
• 41. استفاده از TensorFlow برای مدل‌های چندوجهی
• 42. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی پردازش تصویر
• 43. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی پردازش زبان طبیعی
• 44. ساخت پایپ‌لاین‌های آموزشی سفارشی
• 45. مدیریت حافظه و محاسبات در آموزش مدل‌های بزرگ
• 46. تکنیک‌های موازی‌سازی در آموزش
• 47. نکات مهم در دیباگ کردن مدل‌های چندوجهی
• 48. کاربرد تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی در صنایع
• 49. کاربرد در تولید محتوای رسانه‌ای
• 50. کاربرد در طراحی گرافیک و تبلیغات
• 51. کاربرد در آموزش و تولید محتوای آموزشی
• 52. کاربرد در دسترسی‌پذیری و کمک به افراد با نیازهای ویژه
• 53. کاربرد در بازی‌سازی و سرگرمی
• 54. کاربرد در پژوهش و توسعه
• 55. بهبود دقت و خلاقیت در تولید محتوا
• 56. مدیریت تعصبات در مدل‌های چندوجهی
• 57. تکنیک‌های کاهش تعصبات در داده‌ها
• 58. تکنیک‌های کاهش تعصبات در فرآیند آموزش
• 59. تکنیک‌های کاهش تعصبات در خروجی مدل
• 60. مسائل اخلاقی در تولید محتوای چندوجهی
• 61. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 62. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 63. اصول تولید محتوای اخلاقی و مسئولانه
• 64. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 65. چارچوب‌های فقهی برای استفاده از هوش مصنوعی
• 66. مقررات داخلی و آیین‌نامه‌های مرتبط
• 67. استانداردهای فنی برای مدل‌های چندوجهی
• 68. طراحی معماری‌های کارآمد برای تنظیم دقیق
• 69. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 70. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای داده‌های محدود
• 71. تنظیم دقیق مدل‌های با تعداد پارامتر بالا
• 72. کاربرد تکنیک‌های Transfer Learning
• 73. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 74. تنظیم دقیق مدل‌های پایه (Base Models)
• 75. تنظیم دقیق مدل‌های مبتنی بر Prompt Tuning
• 76. تنظیم دقیق مدل‌های مبتنی بر LoRA
• 77. تنظیم دقیق مدل‌های مبتنی بر Adapter Tuning
• 78. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
• 79. انتخاب بهترین روش تنظیم دقیق برای کاربرد خاص
• 80. ارزیابی پایدار مدل‌های تنظیم شده
• 81. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting در تنظیم دقیق
• 82. مدیریت داده‌های نامتعادل در تنظیم دقیق
• 83. بهینه‌سازی مصرف منابع در تنظیم دقیق
• 84. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندوجهی
• 85. روندهای نوظهور در معماری مدل‌های چندوجهی
• 86. نقش هوش مصنوعی مولد در آینده تولید محتوا
• 87. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های چندوجهی
• 88. فرصت‌های جدید برای کاربردهای خلاقانه