دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مؤثر برای زبان‌های با داده کم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مؤثر برای زبان‌های با داده کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تعریف مسئله مدل‌سازی زبان در شرایط داده کم
• 2. ویژگی‌های زبان‌های کم‌منابع و چالش‌های زبانی آن‌ها
• 3. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهای قابل اجرا با داده محدود
• 4. ریشه‌های شکاف منابع زبانی و پیامدهای آن بر کیفیت مدل
• 5. چرخه کامل طراحی، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل زبانی
• 6. تعیین نیازمندی‌ها، کاربران و معیارهای موفقیت پروژه
• 7. ممیزی داده‌های موجود و شناسایی شکاف منابع زبان هدف
• 8. انواع پیکره‌های زبانی، متنی، گفتاری و داده‌های ساخت‌یافته
• 9. حقوق داده، مجوزها، رضایت و الزامات اخلاقی جمع‌آوری
• 10. طراحی راهبرد جمع‌آوری داده متناسب با بودجه و کاربرد
• 11. خزیدن وب و استخراج متن‌های باکیفیت از منابع آنلاین
• 12. OCR برای متون چاپی، اسناد تاریخی و نوشته‌های کم‌حجم
• 13. استفاده از تشخیص خودکار گفتار برای ساخت پیکره متنی
• 14. جمع‌آوری مشارکتی و جامعه‌محور داده‌های زبانی
• 15. ساخت و اعتبارسنجی پیکره‌های موازی دوزبانه و چندزبانه
• 16. استخراج و یکپارچه‌سازی واژه‌نامه‌ها و منابع واژگانی
• 17. مستندسازی داده، فراداده و ردپذیری منابع
• 18. پاک‌سازی نویز، محتوای تکراری و نمونه‌های ناسازگار
• 19. یکسان‌سازی نویسه، خط، نیم‌فاصله و صورت‌های املایی
• 20. حذف تکرارهای دقیق و نزدیک با روش‌های مقیاس‌پذیر
• 21. تشخیص خودکار زبان و گویش در داده‌های ناهمگن
• 22. قطعه‌بندی متن به جمله، بند و سند
• 23. تحلیل صرفی و مدیریت صرف غنی یا نامنظم
• 24. طراحی راهنمای برچسب‌گذاری و نشانه‌گذاری زبانی
• 25. کنترل کیفیت برچسب‌ها و سنجش توافق برچسب‌گذاران
• 26. متوازن‌سازی پیکره از نظر دامنه، گویش، سبک و جمعیت
• 27. طراحی مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 28. پیشگیری از نشت داده و ارزیابی بیش‌برازش
• 29. نسخه‌بندی پیکره و مدیریت تغییرات داده
• 30. تحلیل اکتشافی داده و شاخص‌های آماری پیکره
• 31. اصول توکن‌سازی و مدل‌های زیرکلمه‌ای
• 32. الگوریتم‌های BPE، WordPiece و Unigram
• 33. آموزش و بهینه‌سازی توکن‌ساز برای زبان هدف
• 34. طراحی واژگان مشترک برای مدل‌های چندزبانه
• 35. توکن‌سازی آگاهی‌مند از ساختار صرفی زبان
• 36. مدل‌های سطح نویسه و بایت برای خط‌ها و داده‌های محدود
• 37. اثر توکن‌سازی بر کیفیت، سرعت و مصرف محاسباتی مدل
• 38. اهداف پیش‌آموزش MLM، CLM و Span Corruption
• 39. مدل‌های N-gram، هموارسازی و خط مبنا
• 40. معماری‌های Encoder-only، Decoder-only و Encoder-Decoder
• 41. مکانیزم توجه و کدگذاری موقعیت در ترنسفورمرها
• 42. لایه‌های تعبیه، اندازه واژگان و نمایش توکن‌ها
• 43. انتخاب معماری بر اساس کاربرد، داده و بودجه محاسباتی
• 44. قوانین مقیاس و برآورد داده، پارامتر و محاسبات
• 45. آموزش مدل از پایه با داده محدود
• 46. پیش‌آموزش ادامه‌دار روی پیکره زبان هدف
• 47. انتقال دانش از مدل‌های زبان‌های پرمنبع
• 48. پیش‌آموزش چندزبانه و تخصیص ظرفیت به زبان هدف
• 49. پیش‌آموزش سازگار با زبان هدف یا Language-Adaptive Pretraining
• 50. هم‌ترازی و پالایش داده‌های موازی دوزبانه
• 51. ترجمه ماشینی و برگردان‌ترجمه برای افزایش داده
• 52. تولید داده مصنوعی با کنترل کیفیت و تنوع
• 53. روش‌های افزایش داده بدون وابستگی به ترجمه
• 54. یادگیری فعال برای اولویت‌بندی داده‌های ارزشمند
• 55. یادگیری تدریجی و تنظیم ترتیب نمونه‌های آموزشی
• 56. استفاده از Adapterها برای تطبیق کارآمد مدل
• 57. تنظیم کارآمد پارامترها با LoRA و روش‌های مرتبط
• 58. تنظیم مبتنی بر راهنما و آموزش دنبال‌کردن دستور
• 59. ساخت داده آموزشی دستور در شرایط کمبود منابع
• 60. سازگارسازی دامنه برای تخصصی‌کردن مدل زبانی
• 61. سازگارسازی مدل با گویش‌ها و گونه‌های منطقه‌ای
• 62. مدل‌سازی کدنویسی و داده‌های چندزبانه در یک متن
• 63. انتقال نویسه و یکسان‌سازی خط برای زبان‌های چندخطی
• 64. ارزیابی ذاتی با معیارهایی مانند Perplexity
• 65. ارزیابی بیرونی روی وظایف پایین‌دستی
• 66. ساخت بنچمارک بومی برای زبان کم‌منبع
• 67. ارزیابی انسانی، طراحی دستورالعمل و تحلیل توافق
• 68. شناسایی آلودگی داده و اثر آن بر نتایج ارزیابی
• 69. سنجش استواری مدل در برابر نویز و ورودی‌های نامتعارف
• 70. ارزیابی سوگیری، انصاف و بازنمایی گروه‌های زبانی
• 71. سنجش سمیت، امنیت و رفتارهای زیان‌بار مدل
• 72. ارزیابی توهم و درستی واقعی در خروجی‌های زبانی
• 73. حریم خصوصی داده، حذف اطلاعات حساس و Membership Inference
• 74. روش‌های تفسیرپذیری و تحلیل تصمیم‌های مدل زبانی
• 75. آزمون حذف و تحلیل خطا برای تشخیص عوامل اثرگذار
• 76. تنظیم ابرپارامترها با بودجه محاسباتی محدود
• 77. پایداری آموزش، نرخ یادگیری و تشخیص شکست همگرایی
• 78. آموزش با دقت ترکیبی، توزیع حافظه و پردازش توزیع‌شده
• 79. کوانتیزه‌کردن مدل برای کاهش حافظه و شتاب استنتاج
• 80. هرس و تقطیر دانش برای فشرده‌سازی مدل
• 81. بهینه‌سازی استنتاج و استقرار سرویس مدل
• 82. تقویت تولید با بازیابی اطلاعات برای جبران کمبود دانش
• 83. پایش مدل پس از استقرار و مدیریت افت کیفیت
• 84. مستندسازی، آزمایش‌پذیری و بازتولید نتایج پروژه
• 85. طراحی پروژه کامل از ممیزی داده تا استقرار مدل