دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با کتابخانه Hugging Face Trainer همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با کتابخانه Hugging Face Trainer

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 2. آشنایی با اکوسیستم Hugging Face و کتابخانه‌های مرتبط
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. ساختار داده‌ها و توکنایزرها در کتابخانه Transformers
• 5. پیش‌پردازش متن و آماده‌سازی دیتاست‌ها برای آموزش
• 6. کار با مجموعه داده‌های متنی در فرمت‌های استاندارد
• 7. مفهوم مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
• 8. معرفی کلاس Trainer و مزایای استفاده از آن در آموزش مدل
• 9. پیکربندی پارامترهای آموزشی در TrainingArguments
• 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی استفاده از GPU
• 11. استفاده از Data Collator برای دسته‌بندی و پدینگ داده‌ها
• 12. پیاده‌سازی چرخه آموزش مدل با استفاده از متد train
• 13. ارزیابی مدل در حین آموزش با استفاده از معیارهای استاندارد
• 14. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 15. شخصی‌سازی مدل برای تحلیل احساسات متون فارسی
• 16. استفاده از Callbackها برای پایش و کنترل فرآیند آموزش
• 17. ذخیره‌سازی و بارگذاری چک‌پوینت‌های مدل
• 18. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای وظیفه تشخیص موجودیت‌های نامدار
• 19. آموزش مدل‌های پرسش و پاسخ با استفاده از Hugging Face
• 20. استفاده از توابع زیان سفارشی در کلاس Trainer
• 21. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ با ابزار Dataset
• 22. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش با Mixed Precision
• 23. نظارت بر فرآیند آموزش با استفاده از ابزارهای گزارش‌گیری
• 24. استفاده از مدل‌های چندزبانه برای پشتیبانی از زبان فارسی
• 25. روش‌های استنتاج و به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 27. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌ها در Hugging Face Hub
• 28. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در ایران
• 29. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌های زبانی
• 30. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در سیستم‌های محدود
• 32. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل متون اداری و سازمانی
• 33. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های استنتاج در محیط‌های تولیدی
• 34. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
• 35. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 36. بررسی مدل‌های زبانی سبک‌وزن و جایگزین‌های کارآمد
• 37. نکات کلیدی در انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌های کاربردی
• 38. توسعه ابزارهای کاربردی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی
• 39. خلاصه و چشم‌انداز آینده مدل‌های ترنسفورمر در صنعت ایران