دوره آموزش جامع توسعه و پیادهسازی مدلهای زبانی با کتابخانههای Hugging Face در محیطهای بومی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه و پیادهسازی مدلهای زبانی با کتابخانههای Hugging Face در محیطهای بومی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای کاربردی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدلهای زبانی در عصر دیجیتال
- 2. معرفی اکوسیستم Hugging Face و ابزارهای توسعه
- 3. نصب و راهاندازی محیط برنامهنویسی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
- 4. آشنایی با کتابخانه Transformers و معماری مدلهای ترنسفورمر
- 5. مفهوم توکنایزیشن و روشهای استانداردسازی متن
- 6. کار با مجموعه دادههای متنی در کتابخانه Datasets
- 7. پیشپردازش دادههای متنی فارسی و چالشهای زبانی
- 8. استفاده از مدلهای پیشآموزشدیده برای تحلیل احساسات
- 9. کاربرد مدلهای زبانی در خلاصهسازی متون رسمی
- 10. استخراج اطلاعات و تحلیل موجودیتهای نامدار در متون فارسی
- 11. مبانی مدلهای زبانی بزرگ و معماریهای رمزگشا
- 12. استفاده از مدلهای زبانی برای تولید متن خلاقانه و فنی
- 13. تکنیکهای استنتاج و بهینهسازی خروجی مدلها
- 14. آموزش مدلهای زبانی بر روی دادههای اختصاصی یا Fine-tuning
- 15. استفاده از روشهای یادگیری تطبیقی برای بهبود دقت مدل
- 16. مدیریت حافظه و منابع سختافزاری در آموزش مدلهای بزرگ
- 17. ارزیابی عملکرد مدلهای زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
- 18. تکنیکهای کاهش حجم مدل برای استقرار در محیطهای بومی
- 19. آشنایی با مدلهای چندزبانه و پشتیبانی از زبان فارسی
- 20. استفاده از مدلهای زبانی برای پاسخگویی به پرسشهای تخصصی
- 21. پیادهسازی سیستمهای بازیابی اطلاعات مبتنی بر مدلهای زبانی
- 22. معرفی تکنیکهای Prompt Engineering برای هدایت دقیق مدلها
- 23. ایمنی در خروجی مدلها و فیلترینگ محتوای نامناسب
- 24. اصول اخلاقی و حقوقی در توسعه و بهکارگیری هوش مصنوعی
- 25. استقرار مدلهای زبانی در قالب وبسرویسهای داخلی
- 26. بهینهسازی شبکه عصبی برای افزایش سرعت پاسخدهی
- 27. استفاده از ابزارهای Hugging Face Hub برای مدیریت مدلها
- 28. تجزیه و تحلیل خطاهای مدل و روشهای اصلاحی
- 29. کاربرد مدلهای زبانی در اتوماسیون اداری و سازمانی
- 30. پیادهسازی دستیار هوشمند متنی با رعایت حریم خصوصی
- 31. روشهای افزایش دقت مدل در حوزههای تخصصی و فنی
- 32. یکپارچهسازی مدلهای زبانی با پایگاههای داده ساختاریافته
- 33. مدیریت چرخهحیات مدل از آموزش تا استقرار عملیاتی
- 34. بررسی محدودیتهای مدلهای زبانی و راهکارهای غلبه بر آنها
- 35. استفاده از مدلهای زبانی کوچک برای کاربردهای بلادرنگ
- 36. آموزش مدلهای زبانی با استفاده از شتابدهندههای گرافیکی
- 37. مبانی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدلهای زبانی
- 38. امنیت دادهها در فرآیند آموزش و استنتاج مدل
- 39. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدلهای زبانی
- 40. آینده هوش مصنوعی در صنعت و پژوهشهای بومی کشور
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.