دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه Hugging Face جهت توسعه سامانه‌های هوشمند فارسی‌زبان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه Hugging Face جهت توسعه سامانه‌های هوشمند فارسی‌زبان

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

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. معرفی اکوسیستم Hugging Face و کتابخانه Transformers
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی و توکن‌بندی
• 6. بررسی ساختار مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 7. آشنایی با مدل‌های زبانی بومی‌سازی شده برای زبان فارسی
• 8. تکنیک‌های بارگذاری مدل و مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین
• 9. مفهوم و ضرورت تنظیم دقیق (Fine-Tuning) در مدل‌های زبانی
• 10. آماده‌سازی مجموعه داده اختصاصی برای اهداف خاص
• 11. روش‌های پاک‌سازی و استانداردسازی متون فارسی در یادگیری ماشین
• 12. کاربرد کتابخانه Datasets برای مدیریت داده‌های آموزشی
• 13. پیاده‌سازی توکنایزر اختصاصی برای متون فارسی
• 14. بررسی توابع زیان (Loss Functions) در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 15. استفاده از Trainer API برای بهینه‌سازی مدل
• 16. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل در زبان فارسی
• 17. بررسی تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش (Mixed Precision Training)
• 18. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 19. تکنیک‌های کاهش وزن مدل و فشرده‌سازی (Quantization)
• 20. استفاده از LoRA برای تنظیم دقیق کارآمد پارامترها
• 21. آموزش مدل‌های دسته‌بندی متن (Text Classification) با رویکرد اسلامی-ایرانی
• 22. تنظیم دقیق مدل برای استخراج اطلاعات و موجودیت‌های نامدار
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های پاسخ‌گو (Question Answering) برای متون فارسی
• 24. تکنیک‌های مقابله با سوگیری‌های زبانی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. روش‌های افزایش دقت مدل در درک مفاهیم و متون تخصصی
• 26. استفاده از مدل‌های زبانی در طراحی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 27. به‌کارگیری مدل‌ها در تحلیل احساسات متون فارسی
• 28. تکنیک‌های برون‌یابی و تعمیم مدل بر روی متون جدید
• 29. مدیریت و نظارت بر فرآیند آموزش مدل (Logging)
• 30. استفاده از Weights and Biases برای پایش آموزش
• 31. ارتقای کیفیت خروجی مدل با تکنیک‌های پس‌پردازش
• 32. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در بهره‌برداری از مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 34. استقرار (Deployment) مدل‌های تنظیم‌شده در سامانه‌های بومی
• 35. بهینه‌سازی زمان استنتاج (Inference) برای کاربردهای بلادرنگ
• 36. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی‌های مداوم
• 37. ایجاد خط لوله (Pipeline) برای پردازش خودکار متون
• 38. حل چالش‌های رایج در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
• 39. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج آموزش مدل
• 40. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش بومی