دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-tuning) و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای بومی و سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-tuning) و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای بومی و سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل معماری ترنسفورمر
• 3. آشنایی با توکنایزرها و پیش‌پردازش متون فارسی
• 4. بررسی ساختار مدل‌های زبانی متن‌باز و استاندارد
• 5. آشنایی با محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 6. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ و پارامترهای مدل
• 7. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی برای آموزش
• 8. استانداردهای آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
• 9. آشنایی با یادگیری نظارت شده برای مدل‌های زبانی
• 10. مفهوم تنظیم دقیق و تفاوت آن با پیش‌آموزش
• 11. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتری
• 12. پیاده‌سازی روش تنظیم دقیق با تطبیق کم‌رتبه
• 13. استفاده از کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 14. بررسی مدل‌های زبانی فارسی و توانمندی‌های آن‌ها
• 15. تکنیک‌های افزایش کیفیت پاسخ‌دهی برای کاربردهای سازمانی
• 16. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 17. استفاده از داده‌های ساختاریافته در تنظیم دقیق
• 18. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های تنظیم شده
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 20. تنظیم دقیق مدل برای تحلیل و طبقه‌بندی متون
• 21. شخصی‌سازی مدل برای پاسخ به پرسش‌های سازمانی
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه دانش داخلی
• 23. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای استقرار مدل
• 24. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای داخلی
• 25. مدیریت حافظه و منابع در زمان اجرای مدل‌های بزرگ
• 26. آشنایی با مفاهیم استنتاج سریع و بهینه‌سازی خروجی
• 27. امنیت در مدل‌های زبانی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 28. روش‌های فیلترینگ و نظارت بر خروجی مدل
• 29. تطبیق خروجی‌های مدل با ضوابط و دستورالعمل‌های سازمانی
• 30. استفاده از ابزارهای بومی برای پایش و ارزیابی مدل
• 31. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق و شخصی‌سازی مدل
• 32. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 33. استفاده از داده‌های مصنوعی در بهبود عملکرد مدل
• 34. روش‌های افزایش دقت مدل در حوزه‌های تخصصی و فنی
• 35. ارتقای توانمندی مدل در رعایت لحن و ادبیات رسمی
• 36. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 37. استقرار مدل در محیط‌های ایزوله و امن سازمانی
• 38. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در کاربردهای سازمانی
• 39. تلفیق دانش تخصصی سازمانی با مدل‌های پایه
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 41. آینده مدل‌های زبانی بومی و راهکارهای توسعه پایدار