دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی کوچک در کاربردهای تخصصی و بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی کوچک در کاربردهای تخصصی و بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی کوچک (SLM) و بهینه‌سازی آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های استفاده از مدل‌های زبانی کوچک در کاربردهای بومی
• 2. تفاوت‌های ساختاری مدل‌های زبانی بزرگ و کوچک
• 3. معماری ترنسفورمر و بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های کوچک
• 4. بررسی مدل‌های زبانی کوچک پیشرو و ویژگی‌های فنی آن‌ها
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 6. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها با رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی
• 7. مبانی توکنایزیشن و مدیریت واژگان در زبان فارسی
• 8. محیط‌های توسعه و ابزارهای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک
• 9. بارگذاری و اجرای مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط محلی
• 10. استراتژی‌های انتخاب مدل پایه بر اساس محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 11. مبانی یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 12. تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد با روش لورا
• 13. بهینه‌سازی مدل با استفاده از روش کوانتایزیشن برای کاهش حجم
• 14. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و استخراج دانش
• 15. اصول طراحی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌های کوچک
• 16. مهندسی پرامپت در کاربردهای تخصصی و فنی
• 17. پیاده‌سازی قابلیت فراخوانی توابع در مدل‌های کوچک
• 18. اتصال مدل به پایگاه داده‌های محلی و سیستم‌های اطلاعاتی
• 19. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده در مدل‌های کوچک
• 20. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 21. معیارهای سنجش کیفیت متن تولید شده در زبان فارسی
• 22. شناسایی و رفع سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 23. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی سرعت استنتاج
• 24. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در سرورهای داخلی
• 25. امنیت و حفاظت از داده‌ها در مدل‌های مستقر شده
• 26. راهکارهای افزایش پایداری و اطمینان در پاسخ‌دهی مدل
• 27. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی برای ارتباط با مدل
• 28. کاربرد مدل‌های کوچک در تحلیل و دسته‌بندی اسناد سازمانی
• 29. استفاده از مدل‌های کوچک در سیستم‌های پاسخ‌گویی هوشمند
• 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 31. مستندسازی و نگهداری مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با ارزش‌های بومی
• 33. آینده‌نگری و توسعه مدل‌های زبانی تخصصی در صنایع داخلی