دوره آموزش جامع خلاصه‌سازی متون با استفاده از مدل T5 و مدیریت چرخه حیات مدل با MLFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع خلاصه‌سازی متون با استفاده از مدل T5 و مدیریت چرخه حیات مدل با MLFlow

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

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه پردازش زبان طبیعی
• 2. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و ساختار ترانسفورمرها
• 3. آشنایی با معماری مدل T5 و قابلیت‌های آن در تبدیل متن به متن
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز پایتون
• 5. بررسی ساختار داده‌های متنی و اهمیت پیش‌پردازش در خلاصه‌سازی
• 6. روش‌های پاک‌سازی و نرمال‌سازی متون فارسی و انگلیسی
• 7. توکنایز کردن متون و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
• 8. آشنایی با مفهوم یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 9. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل خلاصه‌ساز
• 10. بررسی شاخص‌های ارزیابی خلاصه‌سازی مانند ROUGE
• 11. معرفی پلتفرم MLFlow برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 12. تنظیمات اولیه و اتصال MLFlow به محیط آموزش مدل
• 13. تعریف پارامترها و هایپرپارامترهای بهینه برای مدل T5
• 14. بارگذاری مدل T5-Large از مخازن معتبر
• 15. پیاده‌سازی فرآیند Fine-tuning برای وظیفه خلاصه‌سازی
• 16. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی استفاده از GPU در حین آموزش
• 17. ثبت و ردیابی نتایج آموزش در MLFlow
• 18. تحلیل نمودارهای افت و دقت در طول فرآیند آموزش
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم ذخیره‌سازی نسخه‌های مختلف مدل
• 20. ارزیابی مدل آموزش‌دیده بر روی داده‌های آزمون
• 21. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از لاگ‌های MLFlow
• 22. روش‌های استنتاج و تولید خلاصه از متون جدید
• 23. بهینه‌سازی خروجی مدل برای بهبود خوانایی متون
• 24. مدیریت خطاهای رایج در تولید متن توسط مدل‌های زبانی
• 25. بررسی چالش‌های خلاصه‌سازی متون طولانی
• 26. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار سریع‌تر
• 27. نحوه بسته‌بندی مدل نهایی برای استفاده در محیط‌های عملیاتی
• 28. مستندسازی نتایج و مدل‌های آموزش‌دیده در MLFlow
• 29. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و تولید متون
• 30. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در تطابق با متون تخصصی
• 31. گسترش مدل برای کاربردهای خاص در محیط‌های سازمانی
• 32. ارتقای مدل با استفاده از بازخورد و بهینه‌سازی مداوم
• 33. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی و جلوگیری از سوءاستفاده
• 34. آینده مدل‌های زبانی در پردازش متون فارسی
• 35. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل خط لوله خلاصه‌سازی با MLFlow