دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای تخصصی و بومی‌سازی شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای تخصصی و بومی‌سازی شده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و بهینه‌سازی مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده و مخازن متن‌باز
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی پیکره‌های متنی فارسی
• 5. استانداردهای پاک‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های بومی
• 6. روش‌های توکنایز کردن و مدیریت واژگان در زبان فارسی
• 7. مفهوم تنظیم دقیق و تفاوت آن با یادگیری از صفر
• 8. بررسی انواع روش‌های تنظیم دقیق تمام‌پارامتری
• 9. آموزش بهینه‌سازی کم‌پارامتری با روش لورا
• 10. تنظیم دقیق کارآمد با استفاده از روش کوانتایز لورا
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای کاربردهای تخصصی
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی با شاخص‌های کمی و کیفی
• 13. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش مدل‌های تخصصی
• 14. مهندسی پرامپت و نقش آن در بهبود خروجی مدل
• 15. تنظیم دقیق مدل برای وظایف طبقه‌بندی متون
• 16. آموزش مدل برای استخراج اطلاعات از اسناد تخصصی
• 17. بهینه‌سازی مدل برای تولید محتوای متنی با رعایت ضوابط اخلاقی
• 18. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در تنظیم دقیق
• 19. روش‌های کاهش توهمات مدل در پاسخ‌دهی به پرسش‌ها
• 20. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در فرآیند آموزش
• 21. پیاده‌سازی محیط‌های محلی برای آموزش مدل‌ها
• 22. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای تنظیم دقیق مدل‌ها
• 23. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
• 24. تکنیک‌های افزایش دقت مدل در حوزه‌های تخصصی مانند حقوق و پزشکی
• 25. تنظیم دقیق برای موتورهای جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات
• 26. یکپارچه‌سازی دانش تخصصی با استفاده از روش بازیابی‌افزا
• 27. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 28. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های حساس
• 29. روش‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در سامانه‌های محلی
• 30. استقرار مدل‌های تنظیم‌دقیق‌شده در بستر خدمات ابری داخلی
• 31. پایش عملکرد مدل پس از استقرار و بازخوردگیری
• 32. روش‌های به‌روزرسانی مداوم مدل با داده‌های جدید
• 33. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 34. انطباق خروجی‌های مدل با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی فرآیند تنظیم دقیق
• 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. آینده مدل‌های زبانی بومی و راهکارهای توسعه پایدار