دوره آموزش کاربردی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با اکوسیستم Hugging Face همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با اکوسیستم Hugging Face

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه اکوسیستم Hugging Face در صنعت
• 2. آشنایی با کتابخانه Transformers و معماری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. کار با مخازن Hugging Face Hub و مدیریت مدل‌ها و داده‌ست‌ها
• 5. آشنایی با کتابخانه Datasets برای بارگذاری و پردازش داده‌ها
• 6. پیش‌پردازش متن و تکنیک‌های Tokenization در مدل‌های زبانی
• 7. استفاده از مدل‌های BERT برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 8. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از متد انتقال یادگیری
• 9. کار با مدل‌های DistilBERT برای بهینه‌سازی سرعت و کارایی
• 10. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 11. استفاده از مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering) بر روی متون
• 12. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از اسناد با هوش مصنوعی
• 13. آشنایی با ساختار Pipeline برای استنتاج سریع مدل‌ها
• 14. آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Summarization)
• 15. ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های توالی به توالی
• 16. کار با مدل‌های تولید متن (Text Generation) و تنظیم پارامترهای تولید
• 17. آشنایی با معماری GPT و کاربردهای آن در پردازش زبان فارسی
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها بر روی داده‌های اختصاصی
• 19. استفاده از Trainer API برای آموزش بهینه مدل‌ها
• 20. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در زمان آموزش مدل
• 21. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 22. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های NLP با داده‌افزایی (Data Augmentation)
• 23. کار با مدل‌های چندزبانه و چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 24. آشنایی با مدل‌های بینایی ماشین در Hugging Face
• 25. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های ViT
• 26. ترکیب متن و تصویر با مدل‌های CLIP
• 27. نحوه اشتراک‌گذاری مدل‌های آموزش‌دیده در Hugging Face Hub
• 28. استفاده از Gradio برای ساخت رابط کاربری مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های Quantization
• 31. آشنایی با مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری‌های مدل
• 32. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های امنیت مدل‌های زبانی
• 33. توسعه پروژه‌های نهایی هوش مصنوعی در محیط سازمانی
• 34. آینده پردازش زبان طبیعی و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال کشور