دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق و بومی‌سازی مدل‌های بینایی-زبانی LLaVA برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق و بومی‌سازی مدل‌های بینایی-زبانی LLaVA برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی-تصویری (Multi-modal AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی نظری و معماری مدل‌های بینایی-زبانی
• 2. بررسی ساختار مدل LLaVA و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 3. آشنایی با مدل‌های بینایی (Vision Encoders) در شبکه عصبی
• 4. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در پردازش اطلاعات چندوجهی
• 5. مکانیزم اتصال‌دهنده (Projection Layer) در مدل‌های بینایی-زبانی
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 7. مبانی پردازش تصویر در هوش مصنوعی مدرن
• 8. جمع‌آوری و استانداردسازی مجموعه داده‌های تصویری-متنی
• 9. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 10. برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها برای کاربردهای صنعتی
• 11. معرفی فرمت‌های استاندارد ذخیره‌سازی داده‌های چندوجهی
• 12. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌های آموزشی و ارزیابی
• 13. آشنایی با مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning) در مدل‌های بزرگ
• 14. بررسی روش‌های تنظیم دقیق دستورالعمل‌محور (Instruction Tuning)
• 15. پیکربندی پارامترهای کلیدی برای فرآیند آموزش
• 16. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های بینایی-زبانی
• 17. استفاده از روش‌های کارآمد مانند LoRA در تنظیم دقیق مدل
• 18. تنظیم دقیق لایه‌های اتصال‌دهنده بین بینایی و زبان
• 19. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و زمان‌بندی نرخ‌های آموزشی
• 20. مانیتورینگ فرآیند آموزش و تحلیل نمودارهای همگرایی
• 21. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های چندوجهی
• 22. ارزیابی کیفی خروجی‌های مدل در پاسخ به پرسش‌های تصویری
• 23. معیارهای کمی برای سنجش دقت مدل‌های بینایی-زبانی
• 24. شناسایی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی و راهکارهای رفع آن
• 25. بومی‌سازی مدل برای درک متون فارسی در تصاویر
• 26. تطبیق مدل با دامنه‌های تخصصی صنعتی و مهندسی
• 27. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن برای محیط‌های عملیاتی
• 28. تکنیک‌های استنتاج سریع (Inference Optimization)
• 29. کمی‌سازی وزن‌های مدل (Quantization) برای کاهش حجم
• 30. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای استقرار مدل
• 31. بررسی چالش‌های امنیتی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در محیط‌های کاری
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش‌وپاسخ بر مبنای تصاویر صنعتی
• 34. تحلیل خطاهای رایج در مدل‌های بینایی-زبانی و عیب‌یابی
• 35. یکپارچه‌سازی مدل در سامانه‌های مدیریت اطلاعات سازمانی
• 36. توسعه ابزارهای تحلیل اسناد تصویری و متون دست‌نویس
• 37. پشتیبانی از فرمت‌های تصویری خاص در محیط‌های صنعتی
• 38. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید و یادگیری مداوم
• 39. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای فنی
• 40. بررسی موردی کاربرد در کنترل کیفیت هوشمند
• 41. بررسی موردی کاربرد در مستندسازی فنی خودکار
• 42. آینده‌پژوهی مدل‌های بینایی-زبانی در صنعت ایران
• 43. تدوین نقشه راه برای پروژه‌های پیشرفته چندوجهی