دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی Flan-T5 برای تحلیل و دسته‌بندی هوشمند متون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی Flan-T5 برای تحلیل و دسته‌بندی هوشمند متون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 2. آشنایی با معماری مدل Flan-T5 و کاربردهای آن
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز پایتون
• 4. بررسی ساختار داده‌ها در پروژه‌های تحلیل متن
• 5. پیش‌پردازش و پاک‌سازی متون برای آموزش مدل
• 6. روش‌های توکن‌بندی (Tokenization) متون فارسی و انگلیسی
• 7. تحلیل و اکتشاف داده‌های آموزشی (EDA)
• 8. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق (Fine-tuning) در مدل‌های زبانی
• 9. تفاوت مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و مدل‌های تنظیم‌شده
• 10. آماده‌سازی مجموعه داده برای دسته‌بندی متون
• 11. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای بارگذاری مدل
• 12. بررسی پارامترهای کلیدی در پیکربندی مدل Flan-T5
• 13. تعریف وظایف دسته‌بندی متون در قالب دستورالعمل‌های متنی
• 14. پیاده‌سازی کلاس‌های مدیریت داده (Dataset)
• 15. مدیریت حافظه در فرآیند آموزش مدل‌های بزرگ
• 16. آموزش مدل به روش یادگیری نظارت‌شده
• 17. بررسی نقش توابع زیان (Loss Function) در تنظیم دقیق
• 18. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 19. استفاده از ابزار MLFlow برای مدیریت آزمایش‌ها
• 20. ثبت و ردیابی معیارهای عملکرد مدل در MLFlow
• 21. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 22. تحلیل خطاهای مدل در دسته‌بندی متون
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش حجم
• 24. ذخیره‌سازی و نسخه‌گذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 25. استقرار مدل نهایی برای تحلیل متون در محیط عملیاتی
• 26. طراحی خط لوله (Pipeline) استنتاج متن
• 27. کاربرد مدل‌های تنظیم‌شده در تحلیل احساسات متون
• 28. استفاده از مدل برای دسته‌بندی موضوعی متون خبری
• 29. به‌کارگیری مدل در سیستم‌های پاسخگویی به سوالات متنی
• 30. روش‌های ارتقای دقت مدل با داده‌های باکیفیت
• 31. ملاحظات اخلاقی و فنی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 32. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 33. پشتیبانی از زبان فارسی در تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
• 34. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
• 35. استفاده از یادگیری ترانسفری برای حوزه‌های تخصصی
• 36. مستندسازی نتایج آموزش با استفاده از قابلیت‌های MLFlow
• 37. خطایابی و رفع مشکلات رایج در فرآیند Fine-tuning
• 38. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 39. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده متنی
• 40. ارائه گزارش نهایی از عملکرد مدل در پروژه‌های هوش مصنوعی