دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل T5 برای کاربردهای تولید متن و خلاصه‌سازی هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل T5 برای کاربردهای تولید متن و خلاصه‌سازی هوشمند

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

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی ساختار مدل T5 و تفاوت آن با مدل‌های زبانی دیگر
• 4. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 5. مبانی پردازش زبان طبیعی و پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی
• 6. توکنایز کردن متون و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
• 7. آشنایی با فرمت ورودی و خروجی در مدل T5
• 8. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده از مخازن معتبر
• 9. تکنیک‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی برای آموزش
• 10. ساخت مجموعه داده استاندارد برای تسک‌های تولید متن
• 11. روش‌های تقسیم‌بندی داده‌های آموزشی، ارزیابی و تست
• 12. درک مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-tuning در مدل‌های بزرگ
• 13. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی یادگیری
• 14. مدیریت حافظه کارت گرافیک در فرآیند آموزش مدل
• 15. پیاده‌سازی حلقه آموزش با استفاده از کتابخانه Hugging Face
• 16. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای افزایش سرعت آموزش
• 17. بررسی تابع هزینه و الگوریتم‌های بهینه‌ساز در مدل T5
• 18. مانیتورینگ فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای متنی مانند ROUGE
• 20. تنظیم دقیق مدل T5 برای کاربرد خلاصه‌سازی متون
• 21. روش‌های بهبود کیفیت تولید متن در خلاصه‌سازی
• 22. کاربرد مدل T5 در بازنویسی و تغییر لحن متون
• 23. آموزش مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های متنی
• 24. تکنیک‌های مدیریت طول متن در مدل‌های تولیدی
• 25. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های تنظیم‌شده
• 26. استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 27. بهینه‌سازی مدل برای کاهش حجم و افزایش سرعت استنتاج
• 28. روش‌های کوانتایز کردن مدل برای اجرا در سیستم‌های محدود
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تولید متن توسط هوش مصنوعی
• 30. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در آموزش مدل‌های زبانی
• 31. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای زبانی و فرهنگی
• 32. ارزیابی نهایی و تست مدل در سناریوهای کاربردی
• 33. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل خلاصه‌ساز
• 34. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند خلاصه‌ساز اخبار
• 35. حل خطاهای رایج در فرآیند تنظیم دقیق
• 36. بررسی مقالات علمی و به‌روزرسانی‌های حوزه مدل‌های زبانی
• 37. نقشه راه برای یادگیری مدل‌های زبانی پیشرفته‌تر
• 38. استفاده از مدل‌های زبانی در ابزارهای سازمانی و آموزشی
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و جایگاه آن در توسعه فناوری‌های بومی
• 40. خلاصه و جمع‌بندی مسیر یادگیری و پروژه‌های آینده