دوره تکنیک‌های fine-tuning و transfer learning در مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های fine-tuning و transfer learning در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 4. پردازش توالی و رمزگذاری
• 5. رمزگشایی و تولید متن
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 7. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 8. مبانی fine-tuning
• 9. کاربرد fine-tuning در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 10. انواع fine-tuning
• 11. تنظیم دقیق پارامترها
• 12. تنظیم دقیق لایه‌های خاص
• 13. تنظیم دقیق همه پارامترها
• 14. fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 15. fine-tuning با داده‌های بسیار کم (Zero-shot Learning)
• 16. روش‌های بهینه‌سازی در fine-tuning
• 17. بهینه‌سازهای رایج (Adam, SGD)
• 18. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 19. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 20. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 21. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 22. Dropout و تکنیک‌های مشابه
• 23. early stopping
• 24. Data Augmentation برای fine-tuning
• 25. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
• 26. تولید داده با مدل‌های دیگر
• 27. تولید داده با قوانین زبانی
• 28. ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 29. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
• 30. Perplexity
• 31. BLEU Score
• 32. ROUGE Score
• 33. F1 Score
• 34. Accuracy
• 35. Precision
• 36. Recall
• 37. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
• 38. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 39. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 40. ارزیابی مدل‌های پاسخ به پرسش
• 41. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 42. انتخاب مدل پایه مناسب
• 43. مدل‌های BERT و خانواده آن
• 44. مدل‌های GPT و خانواده آن
• 45. مدل‌های T5 و خانواده آن
• 46. مدل‌های Llama و خانواده آن
• 47. مقایسه معماری‌های مختلف
• 48. انتخاب داده‌های fine-tuning
• 49. کیفیت داده‌ها
• 50. حجم داده‌ها
• 51. سازگاری داده‌ها با وظیفه
• 52. پیش‌پردازش داده‌ها
• 53. Tokenization
• 54. Padding و Truncation
• 55. انتقال یادگیری برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 56. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 57. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص رابطه
• 58. انتقال یادگیری برای وظایف تولید متن
• 59. انتقال یادگیری برای وظایف پرسش و پاسخ
• 60. انتقال یادگیری برای وظایف ترجمه ماشینی
• 61. انتقال یادگیری برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 62. انتقال یادگیری برای وظایف تحلیل احساسات
• 63. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص اسپم
• 64. تنظیم دقیق مدل‌های مولد
• 65. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
• 66. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 67. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 68. Adapter Layers
• 69. Prompt Tuning
• 70. Prefix Tuning
• 71. تکنیک‌های fine-tuning چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
• 72. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 73. PyTorch
• 74. TensorFlow
• 75. Keras
• 76. کتابخانه‌های مرتبط با NLP
• 77. Hugging Face Transformers
• 78. spaCy
• 79. NLTK
• 80. کاربرد fine-tuning در زبان فارسی
• 81. چالش‌های fine-tuning برای زبان فارسی
• 82. منابع داده فارسی
• 83. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده فارسی
• 84. آموزش مدل‌های زبانی فارسی از ابتدا
• 85. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 86. کاربرد fine-tuning در حوزه علوم اسلامی
• 87. fine-tuning برای تحلیل متون روایی
• 88. fine-tuning برای استخراج احکام شرعی
• 89. fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات فقهی
• 90. fine-tuning برای طبقه‌بندی متون دینی
• 91. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون تفسیری
• 92. fine-tuning برای تحلیل متون کلامی
• 93. fine-tuning برای دسته‌بندی روایات
• 94. fine-tuning برای شناسایی منابع روایی
• 95. fine-tuning در حوزه اقتصاد اسلامی
• 96. fine-tuning برای تحلیل متون اقتصادی اسلامی
• 97. fine-tuning برای پیش‌بینی بازارهای مالی اسلامی
• 98. fine-tuning برای ارزیابی پروژه‌های اقتصادی مبتنی بر عقود اسلامی
• 99. fine-tuning در حوزه خانواده و روانشناسی اسلامی
• 100. fine-tuning برای تحلیل متون مشاوره خانواده اسلامی