دوره جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای کاربردهای تخصصی سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای کاربردهای تخصصی سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. آشنایی با چرخه‌حیات مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش تا استنتاج
• 4. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در کاربردهای تخصصی
• 5. مقدمه‌ای بر مفهوم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ
• 6. بررسی انواع روش‌های یادگیری نظارت‌شده برای مدل‌های زبانی
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی برای فاین‌تیونینگ
• 8. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های سازمانی جهت آموزش
• 9. روش‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
• 10. تنظیم دقیق کامل یا فول فاین‌تیونینگ و چالش‌های محاسباتی آن
• 11. آشنایی با روش‌های کارآمد پارامتری یا پی‌ای‌اف‌تی
• 12. اصول و مبانی روش لورا برای کاهش هزینه‌های آموزش
• 13. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزارهای محدود
• 14. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از روش کیو‌لورا
• 15. نقش یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در بهبود پاسخ‌های مدل
• 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق با بازخورد ترجیحی
• 17. مهندسی پرامپت و نقش آن در بهبود خروجی مدل‌های شخصی‌سازی‌شده
• 18. استفاده از یادگیری چندنمونه‌ای در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 19. بررسی بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی در فاین‌تیونینگ
• 20. مدیریت نرخ یادگیری و زمان‌بندی بهینه برای آموزش مدل
• 21. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 22. کار با محیط‌های توسعه ابری و محلی برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 23. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس سازمانی
• 24. روش‌های پایش و کنترل کیفیت خروجی مدل پس از تنظیم دقیق
• 25. استفاده از یادگیری انتقال برای دامنه‌های دانشی خاص
• 26. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 27. مبانی بازیابی افزوده تولید یا همان رگ
• 28. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی فارسی
• 29. استفاده از تکنیک‌های یادگیری فعال برای بهبود مستمر مدل
• 30. روش‌های کاهش توهمات زبانی در مدل‌های تخصصی
• 31. ارزیابی دقت و سلامت محتوای تولیدی مطابق با استانداردهای اخلاقی
• 32. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در کاربردهای صنعتی
• 33. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 34. پیاده‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با مدل‌های شخصی‌سازی‌شده
• 35. آینده مدل‌های زبانی و مسیرهای پیش‌رو در بومی‌سازی فناوری
• 36. پروژه عملی: طراحی و فاین‌تیون یک مدل برای تحلیل متون اداری
• 37. پروژه عملی: شخصی‌سازی مدل برای دستیارهای هوشمند سازمانی
• 38. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 39. جمع‌بندی و نقشه راه برای استقرار هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی