دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Attention Visualization همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Attention Visualization
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر Fine-tuning مدلهای زبانی
- 2. لزوم سفارشیسازی لحن در مدلهای زبانی
- 3. مروری بر معماری Transformer و Attention
- 4. مکانیسم Attention: درک عمیقتر
- 5. انواع Attention (Self-Attention, Cross-Attention)
- 6. Visualization of Attention: ابزارها و تکنیکها
- 7. تحلیل Attention برای درک لحن مدل
- 8. جمعآوری دادههای آموزشی برای Fine-tuning لحن
- 9. آمادهسازی دادهها: پاکسازی و توکنسازی
- 10. انتخاب مدل زبانی پایه برای Fine-tuning
- 11. معرفی Hugging Face Transformers
- 12. پیادهسازی Fine-tuning با استفاده از PyTorch
- 13. پیادهسازی Fine-tuning با استفاده از TensorFlow
- 14. استراتژیهای Fine-tuning: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
- 15. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینهسازی لحن
- 16. ارزیابی نتایج Fine-tuning: معیارها و روشها
- 17. اندازهگیری شباهت لحن با استفاده از embeddingها
- 18. استفاده از Attention Visualization برای تشخیص خطاها
- 19. Fine-tuning برای لحنهای رسمی
- 20. Fine-tuning برای لحنهای غیررسمی
- 21. Fine-tuning برای لحنهای طنزآمیز
- 22. Fine-tuning برای لحنهای متقاعدکننده
- 23. Fine-tuning برای لحنهای احساسی (شادی، غم، عصبانیت)
- 24. Fine-tuning برای لحنهای خاص ژانر (اخبار، داستان، شعر)
- 25. Fine-tuning چند زبانه برای لحن
- 26. چالشهای Fine-tuning لحن: Overfitting و Catastrophic Forgetting
- 27. تکنیکهای جلوگیری از Overfitting در Fine-tuning
- 28. استفاده از Regularization در Fine-tuning
- 29. Data Augmentation برای بهبود Fine-tuning لحن
- 30. Fine-tuning با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
- 31. Quantization و Pruning برای کاهش حجم مدل Fine-tuned
- 32. استقرار مدلهای Fine-tuned
- 33. بهینهسازی مدل Fine-tuned برای Inference
- 34. مانیتورینگ و نگهداری مدلهای Fine-tuned
- 35. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: چتباتها
- 36. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: تولید محتوا
- 37. استفاده از Fine-tuning در کاربردهای عملی: خلاصهسازی متن
- 38. آینده Fine-tuning لحن در مدلهای زبانی
- 39. تحقیقات پیشرفته در زمینه Fine-tuning لحن
- 40. اخلاق در Fine-tuning لحن: سوگیری و مسئولیتپذیری
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.