دوره جامع پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Flan-T5) برای خلاصه‌سازی هوشمند متون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Flan-T5) برای خلاصه‌سازی هوشمند متون

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

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps) و بهینه‌سازی پارامترها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های ترنسفورمر و مدل Flan-T5
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 4. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های آموزشی
• 5. ساختار و ویژگی‌های مدل‌های زبانی انکودر-دیکودر
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 7. کار با کتابخانه‌های Hugging Face در محیط پایتون
• 8. تحلیل ساختار داده‌های متنی برای خلاصه‌سازی
• 9. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های خلاصه‌سازی متون
• 10. روش‌های توکن‌بندی در مدل‌های خانواده T5
• 11. مفاهیم پایه مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی
• 12. تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای مدل
• 13. آشنایی با مفهوم Prompt Tuning و مزایای آن
• 14. تفاوت میان Fine-tuning و Prompt Tuning
• 15. پیاده‌سازی لایه پرامپت در مدل‌های زبانی
• 16. آموزش مدل Flan-T5 برای وظایف خاص
• 17. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازی مدل
• 18. بررسی توابع هزینه در فرآیند خلاصه‌سازی
• 19. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 20. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای ROUGE
• 21. استفاده از معیارهای BLEU در سنجش کیفیت خلاصه‌ها
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در زمان آموزش
• 23. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 24. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
• 25. ارتقای دقت مدل در خلاصه‌سازی متون گفتگومحور
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های اطلاع‌رسانی بومی
• 27. پیاده‌سازی خط لوله استنتاج برای خلاصه‌سازی هوشمند
• 28. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 29. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 30. مدیریت طول متن در ورودی و خروجی مدل
• 31. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 32. استفاده از داده‌های ترکیبی برای بهبود دقت مدل
• 33. تجزیه و تحلیل نتایج خروجی و خطایابی
• 34. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 35. طراحی API برای سرویس خلاصه‌سازی متون
• 36. تامین امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 37. رعایت اخلاق در توسعه هوش مصنوعی بر مبنای ارزش‌های اسلامی
• 38. مستندسازی فرآیند آموزش و تنظیم مدل
• 39. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه خلاصه‌سازی خودکار متون