دوره آموزش کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل و دسته‌بندی متون فارسی و چندزبانه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل و دسته‌بندی متون فارسی و چندزبانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. معرفی مدل‌های زبانی گوگل و خانواده جمنای
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با API هوش مصنوعی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. روش‌های توکن‌بندی متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی آن
• 7. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ
• 8. تفاوت میان آموزش از صفر و تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 9. استراتژی‌های انتخاب مجموعه داده برای دسته‌بندی متون
• 10. پاک‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌های متنی برای مدل‌های نظارت‌شده
• 11. استانداردهای ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی
• 12. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی برای ارسال درخواست به مدل‌های زبانی
• 13. مدیریت پارامترهای تنظیم دقیق در مدل‌های جمنای
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای دقت بالاتر در زبان فارسی
• 16. تحلیل و بررسی خطاهای رایج در دسته‌بندی متون
• 17. استفاده از روش‌های یادگیری کم‌نمونه برای بهبود عملکرد مدل
• 18. روش‌های کاهش بیش‌برازش در فرآیند تنظیم دقیق
• 19. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای دقت فراخوانی و امتیاز اف
• 20. تحلیل نتایج خروجی مدل در کاربردهای واقعی
• 21. کاربرد مدل‌های تنظیم‌شده در تحلیل احساسات متون فارسی
• 22. دسته‌بندی خودکار متون خبری و رسمی در سامانه‌های داخلی
• 23. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در استخراج موجودیت‌های نام‌دار
• 24. روش‌های پایش و کنترل کیفیت خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش متون
• 26. مدیریت منابع محاسباتی و هزینه‌های استفاده از مدل‌های ابری
• 27. تکنیک‌های استقرار مدل‌های فاین‌تیون‌شده در محیط سرور
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده متنی
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج فرآیند تنظیم دقیق
• 30. بهینه‌سازی مستمر مدل بر اساس بازخوردهای کاربران
• 31. امنیت در تبادل داده با مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. چالش‌های زبانی و گویشی در مدل‌های پردازش متن فارسی
• 33. آینده مدل‌های زبانی بومی و راهکارهای توسعه آن‌ها
• 34. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل دسته‌بندی متن سفارشی