دوره راهنمای عملی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی هوشمند متون فارسی و انگلیسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی هوشمند متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در پردازش متن
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 3. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. بررسی مدل Flan-T5 و توانمندی‌های آن در وظایف متنی
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 6. مراحل پیش‌پردازش متون برای آموزش مدل‌های زبانی
• 7. نحوه کار با مجموعه‌داده‌های متنی و استانداردهای جمع‌آوری داده
• 8. آشنایی با توکنایزرها و نحوه تبدیل متن به اعداد
• 9. اصول و مفاهیم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 10. بررسی اهمیت خلاصه‌سازی متون در عصر داده‌های حجیم
• 11. معرفی معیارهای ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی متون
• 12. روش‌های پاک‌سازی و نرمال‌سازی متون فارسی برای مدل‌های زبانی
• 13. کار با کتابخانه Hugging Face در پروژه‌های پردازش متن
• 14. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی یادگیری مدل
• 15. استفاده از GPU و مدیریت حافظه در فرآیند تنظیم دقیق
• 16. پیاده‌سازی کد برای بارگذاری مدل‌های پایه T5
• 17. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل‌های زبانی
• 18. مدیریت و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. ارزیابی مدل در حین فرآیند آموزش با استفاده از متریک‌های ROUGE
• 20. ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده و مدیریت نسخه‌ها
• 21. پیاده‌سازی یک خط لوله استنتاج برای تولید خلاصه متن
• 22. مقایسه عملکرد مدل قبل و بعد از تنظیم دقیق
• 23. استراتژی‌های مواجهه با داده‌های نامتوازن در خلاصه‌سازی
• 24. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 25. کاربرد مدل‌های خلاصه‌ساز در سامانه‌های مدیریت دانش
• 26. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 27. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 28. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی و راهکارهای مقابله با آن
• 29. استفاده از مدل‌های چندزبانه برای خلاصه‌سازی متون
• 30. ارائه خروجی‌های هوشمند و کاربرد آن در تحلیل اسناد رسمی
• 31. یکپارچه‌سازی مدل خلاصه‌ساز با پایگاه‌های داده متنی
• 32. توسعه رابط کاربری ساده برای تست مدل آموزش‌دیده
• 33. نکات تکمیلی برای افزایش دقت مدل در متون تخصصی
• 34. نقشه راه برای یادگیری پیشرفته در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ