دوره طراحی و پیادهسازی لایههای آداپتور برای وظایف خاص در مدلهای زبانی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی لایههای آداپتور برای وظایف خاص در مدلهای زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Adapter Layers
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی مدلهای زبانی بزرگ
- 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 3. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
- 4. نحوه عملکرد مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 5. انواع مکانیزمهای توجه
- 6. آموزش پیشفرض مدلهای زبانی
- 7. کاربرد مدلهای زبانی در وظایف مختلف
- 8. معرفی لایههای آداپتور (Adapter Layers)
- 9. چرا به لایههای آداپتور نیاز داریم؟
- 10. مزایای استفاده از لایههای آداپتور
- 11. مقایسه لایههای آداپتور با Fine-tuning کامل
- 12. انواع معماریهای لایههای آداپتور
- 13. آداپتورهای خطی (Linear Adapters)
- 14. آداپتورهای غیرخطی (Non-linear Adapters)
- 15. آداپتورهای هوک شده (Pfeiffer Adapters)
- 16. آداپتورهای موازی (Parallel Adapters)
- 17. آداپتورهای سری (Sequential Adapters)
- 18. آداپتورهای متنی (Contextual Adapters)
- 19. آداپتورهای افزایشی (Addictive Adapters)
- 20. آداپتورهای ضربی (Multiplicative Adapters)
- 21. طراحی لایههای آداپتور برای وظایف خاص
- 22. انتخاب ابعاد لایههای آداپتور
- 23. تنظیم پارامترهای لایههای آداپتور
- 24. ادغام لایههای آداپتور در مدل اصلی
- 25. پیادهسازی لایههای آداپتور با PyTorch
- 26. پیادهسازی لایههای آداپتور با TensorFlow
- 27. استفاده از کتابخانههای مرتبط (Hugging Face)
- 28. آمادهسازی دادهها برای وظایف خاص
- 29. برچسبگذاری دادهها برای وظایف خاص
- 30. پیشپردازش متن و توکنسازی
- 31. استفاده از توکنسازهای مناسب (Tokenizer)
- 32. تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
- 33. تنظیمات هایپرپارامترها برای آموزش آداپتورها
- 34. نرخ یادگیری (Learning Rate)
- 35. اندازه بچ (Batch Size)
- 36. تعداد اپوکها (Epochs)
- 37. تنظیمات بهینهساز (Optimizer)
- 38. تنظیمات تابع زیان (Loss Function)
- 39. متریکهای ارزیابی مدل
- 40. دقت (Accuracy)
- 41. امتیاز F1 (F1 Score)
- 42. امتیاز PRECISION و RECALL
- 43. ارزیابی مدل بر روی دادههای آزمون
- 44. وظیفه طبقهبندی متن (Text Classification)
- 45. آموزش آداپتور برای طبقهبندی احساسات
- 46. آموزش آداپتور برای تشخیص موضوع
- 47. آموزش آداپتور برای تشخیص اسپم
- 48. وظیفه پاسخ به سوال (Question Answering)
- 49. آموزش آداپتور برای استخراج پاسخ
- 50. آموزش آداپتور برای تولید پاسخ
- 51. وظیفه خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 52. آموزش آداپتور برای خلاصهسازی استخراجی
- 53. آموزش آداپتور برای خلاصهسازی انتزاعی
- 54. وظیفه ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 55. آموزش آداپتور برای ترجمه زبانهای خاص
- 56. وظیفه تولید متن (Text Generation)
- 57. آموزش آداپتور برای تکمیل متن
- 58. آموزش آداپتور برای تولید داستان
- 59. آموزش آداپتور برای تولید شعر
- 60. وظیفه تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 61. آموزش آداپتور برای تشخیص نام اشخاص
- 62. آموزش آداپتور برای تشخیص نام مکانها
- 63. آموزش آداپتور برای تشخیص نام سازمانها
- 64. وظیفه تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
- 65. آموزش آداپتور برای تشخیص شباهت معنایی
- 66. آموزش آداپتور برای تشخیص عدم تشابه معنایی
- 67. آموزش آداپتور برای تشخیص رابطه معنایی
- 68. وظیفه تولید توضیحات تصویر (Image Captioning)
- 69. آموزش آداپتور برای تولید توضیحات فارسی
- 70. وظیفه سنجش میزان ابهام معنایی (Word Sense Disambiguation)
- 71. آموزش آداپتور برای تشخیص معنی کلمه در متن
- 72. وظیفه تشخیص کلمات کلیدی (Keyword Extraction)
- 73. آموزش آداپتور برای استخراج کلمات کلیدی
- 74. وظیفه تشخیص نقل قول (Quote Detection)
- 75. آموزش آداپتور برای تشخیص جملات نقل شده
- 76. وظیفه شناسایی ابیات (Poetry Identification)
- 77. آموزش آداپتور برای تشخیص ابیات فارسی
- 78. وظیفه تحلیل محتوای اسلامی (Islamic Content Analysis)
- 79. آموزش آداپتور برای دستهبندی احادیث
- 80. آموزش آداپتور برای تشخیص مفاهیم فقهی
- 81. آموزش آداپتور برای تحلیل متون دینی
- 82. وظیفه شناسایی الگوهای گفتمان (Discourse Pattern Recognition)
- 83. آموزش آداپتور برای تشخیص روابط بین جملات
- 84. وظیفه تولید محتوای آموزشی (Educational Content Generation)
- 85. آموزش آداپتور برای تولید سوالات تستی
- 86. آموزش آداپتور برای تولید تعاریف واژگان
- 87. وظیفه سنجش اعتبار منابع (Source Credibility Assessment)
- 88. آموزش آداپتور برای تشخیص منابع معتبر
- 89. وظیفه تحلیل اخبار (News Analysis)
- 90. آموزش آداپتور برای دستهبندی اخبار
- 91. وظیفه تحلیل نظرات کاربران (User Review Analysis)
- 92. آموزش آداپتور برای استخراج نکات مثبت و منفی
- 93. بهینهسازی عملکرد لایههای آداپتور
- 94. تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-tuning) آداپتورها
- 95. مقایسه با روشهای دیگر مانند LoRA
- 96. کاربرد لایههای آداپتور در مدلهای کوچکتر
- 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی
- 98. حفظ حریم خصوصی کاربران
- 99. جلوگیری از تولید محتوای گمراهکننده
- 100. ارزیابی جامع مدلهای زبانی با آداپتور
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.