دوره فهم عمیق لایه‌های آداپتور: راهنمایی برای متخصصان هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فهم عمیق لایه‌های آداپتور: راهنمایی برای متخصصان هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Adapter Layers

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. درک معماری لایه‌های آداپتور
• 2. آداپتورها: تعریف و کاربردها
• 3. مزایای استفاده از آداپتورها در هوش مصنوعی
• 4. آداپتورها در مقابل تنظیم دقیق (Fine-tuning): بررسی تطبیقی
• 5. انواع مختلف آداپتورها: مروری جامع
• 6. آداپتورهای مبتنی بر پارامتر: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 7. آداپتورهای بدون پارامتر: کاربردها و محدودیت‌ها
• 8. آداپتورهای افزودنی (Additive Adapters)
• 9. آداپتورهای ضربی (Multiplicative Adapters)
• 10. آداپتورهای کانال‌محور (Channel-wise Adapters)
• 11. آداپتورهای لایه‌ای (Layer-wise Adapters)
• 12. آداپتورهای مبتنی بر توجه (Attention-based Adapters)
• 13. پیاده‌سازی آداپتورها با استفاده از TensorFlow
• 14. پیاده‌سازی آداپتورها با استفاده از PyTorch
• 15. بهینه‌سازی آداپتورها: نرخ یادگیری و تنظیم‌کننده‌ها
• 16. انتخاب معماری مناسب آداپتور برای وظایف مختلف
• 17. آداپتورها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. آداپتورها در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 19. آداپتورها در تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 20. آداپتورها در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 21. آداپتورها برای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 22. آداپتورها برای یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 23. آداپتورها و کاهش مصرف حافظه در مدل‌های بزرگ
• 24. آداپتورها و کاهش زمان آموزش مدل‌ها
• 25. آداپتورها و افزایش قابلیت تعمیم مدل‌ها
• 26. آداپتورها و مقابله با فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 27. آداپتورها و یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
• 28. آداپتورها و شخصی‌سازی مدل‌ها (Model Personalization)
• 29. آداپتورها و یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 30. آداپتورها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 31. آداپتورها و مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 32. آداپتورها و لایه‌های Embedding
• 33. آداپتورها و لایه‌های Feedforward
• 34. آداپتورها و لایه‌های Attention
• 35. آداپتورها و Normalization Layers
• 36. بررسی موردی: استفاده از آداپتورها در BERT
• 37. بررسی موردی: استفاده از آداپتورها در GPT-3
• 38. بررسی موردی: استفاده از آداپتورها در Vision Transformer
• 39. آداپتورها و مسائل مربوط به حریم خصوصی
• 40. آداپتورها و امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. مقایسه آداپتورها با روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر LoRA
• 42. آداپتورها و تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 43. آداپتورها و تکنیک‌های هرس (Pruning)
• 44. آداپتورها و معماری‌های اسپارس (Sparse Architectures)
• 45. آداپتورها و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 46. آداپتورها و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 47. آداپتورها و یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 48. آداپتورها و تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 49. آداپتورها و تولید محتوا (Content Generation)
• 50. آداپتورها و خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 51. آداپتورها و ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 52. آداپتورها و پاسخ به سوال (Question Answering)
• 53. آداپتورها و درک مطلب (Reading Comprehension)
• 54. آداپتورها و تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. آداپتورها و تحلیل تصویر (Image Analysis)
• 56. آداپتورها و تشخیص اشیا (Object Detection)
• 57. آداپتورها و تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 58. آداپتورها و تولید تصویر (Image Generation)
• 59. آداپتورها و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 60. آداپتورها و معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
• 61. آینده آداپتورها در هوش مصنوعی
• 62. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی آداپتورها