دوره راهنمای کاربردی توسعه و همراستاسازی مدلهای زبانی با استفاده از تکنیکهای Fine-Tuning همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و همراستاسازی مدلهای زبانی با استفاده از تکنیکهای Fine-Tuning
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: آموزش و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدلهای زبانی بزرگ
- 2. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در مدلهای زبانی
- 3. نحوه انتخاب و ارزیابی مدلهای پایه متنباز
- 4. آمادهسازی و پیشپردازش مجموعهدادههای متنی برای آموزش
- 5. پاکسازی و استانداردسازی دادهها جهت افزایش کیفیت خروجی
- 6. مبانی همراستاسازی مدل با اهداف و ارزشهای انسانی
- 7. روشهای آمادهسازی محیط توسعه و کتابخانههای تخصصی
- 8. مقدمهای بر یادگیری نظارتشده در مدلهای زبانی
- 9. تکنیکهای بهینهسازی حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 10. آشنایی با روشهای تنظیم دقیق کارآمد پارامترها
- 11. مبانی و پیادهسازی روش لورا برای کاهش هزینههای محاسباتی
- 12. استفاده از روشهای کوانتیزاسیون برای اجرای بهینه مدلها
- 13. مراحل طراحی و تدوین دستورالعملهای همراستاسازی
- 14. روشهای بهینهسازی مدل بر اساس بازخورد انسانی
- 15. آموزش مدل با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
- 16. پیادهسازی الگوریتم بهینهسازی سیاست پروگزیمال
- 17. تکنیکهای جلوگیری از فراموشی فاجعهبار در تنظیم دقیق
- 18. ارزیابی دقت و عملکرد مدلهای زبانی پس از آموزش
- 19. روشهای بنچمارکگیری و سنجش سوگیریهای مدل
- 20. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
- 21. استفاده از روشهای یادگیری در لحظه برای تطبیق مدل
- 22. مدیریت حافظه و بهینهسازی زمان استنتاج
- 23. روشهای نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
- 24. اصول امنیت و حریم خصوصی در پیادهسازی مدلهای زبانی
- 25. تطبیق خروجیهای مدل با استانداردهای اخلاقی و قانونی
- 26. روشهای کاهش توهمات در مدلهای زبانی
- 27. پیادهسازی سیستمهای پاسخدهی مبتنی بر دانش داخلی
- 28. استفاده از پایگاه دادههای برداری برای بهبود دقت مدل
- 29. تکنیکهای بازیابی اطلاعات تقویتشده برای مدلهای زبانی
- 30. مدیریت چرخهحیات مدل از آموزش تا استقرار
- 31. پایش و نگهداری مدل پس از انتشار
- 32. روشهای بازآموزی مدل با دادههای جدید
- 33. مستندسازی فرآیند توسعه و تنظیم دقیق مدل
- 34. تجزیه و تحلیل خطاها و بهبود مستمر مدلهای زبانی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.