دوره آموزش کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای تحلیل هوشمند اخبار و داده‌های اقتصادی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای تحلیل هوشمند اخبار و داده‌های اقتصادی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مدل‌های خانواده کیون و قابلیت‌های تنظیم دقیق
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 4. کار با کتابخانه‌های ترنسفورمرز و پِپ برای مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و اخبار اقتصادی برای یادگیری ماشین
• 6. روش‌های جمع‌آوری و پالایش داده‌های متنی از منابع معتبر
• 7. استانداردسازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 8. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ مدل‌ها
• 9. استفاده از روش‌های کارآمد حافظه برای آموزش روی تک‌پردازنده گرافیکی
• 10. بررسی تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای کاهش حجم حافظه
• 11. آشنایی با روش لورا برای تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 13. نحوه بارگذاری مدل‌های پایه و اعمال تنظیمات اولیه
• 14. مدیریت حافظه در طول فرآیند آموزش مدل‌های زبانی
• 15. طراحی توکن‌ساز اختصاصی برای متون اقتصادی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل در تحلیل متون و اخبار بازار سرمایه
• 17. استخراج شاخص‌های کلیدی از تحلیل‌های متنی اقتصادی
• 18. تحلیل احساسات و جهت‌گیری متون در حوزه اقتصاد و بورس
• 19. پیاده‌سازی روش‌های ارزیابی کیفی برای خروجی‌های مدل
• 20. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در فاین‌تیونینگ مدل‌ها
• 21. ذخیره‌سازی و بارگذاری وزن‌های آموزش‌دیده
• 22. نحوه استفاده از مدل آموزش‌دیده برای تحلیل داده‌های جدید
• 23. بهینه‌سازی خروجی مدل برای گزارش‌گیری اقتصادی
• 24. ایجاد خط لوله پردازش متن از ورودی تا تحلیل نهایی
• 25. بررسی کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل گزارش‌های مالی
• 26. تلفیق تحلیل متنی با داده‌های عددی اقتصادی
• 27. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های متنی حساس
• 28. استفاده از مدل برای استخراج اخبار مهم از میان حجم بالای متون
• 29. تنظیم پارامترهای استنتاج برای بهبود دقت تحلیل
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های تجاری
• 31. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق برای بازتولید نتایج
• 32. عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
• 33. ارائه خروجی مدل به صورت داشبوردهای مدیریتی
• 34. آینده مدل‌های زبانی کوچک و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده
• 35. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت دقت در تحلیل‌های اقتصادی