کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تحلیلی و درک‌کننده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های تحلیلی و درک‌کننده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و معماری مدل‌های ترانسفورمر
• 3. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
• 4. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش متون: توکنایزرها و نرمال‌سازی
• 6. تکنیک‌های بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 7. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 8. انواع مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 9. مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 10. fine-tuning چیست و چرا اهمیت دارد
• 11. اصول fine-tuning برای وظایف خاص
• 12. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
• 13. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 14. روش‌های بهینه‌سازی در fine-tuning
• 15. مدیریت داده‌های آموزشی برای fine-tuning
• 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق روی داده‌های محدود
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های fine-tuned
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 19. شناسایی و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
• 20. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) در fine-tuning
• 21. fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 22. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 23. تنظیم لحن و سبک در متن تولیدی
• 24. تولید متن خبری و تحلیلی
• 25. fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 26. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
• 27. شناسایی موضوع و دسته‌بندی اسناد
• 28. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 29. fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
• 30. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 31. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 32. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 33. fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 34. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
• 35. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 36. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 37. مبانی ترجمه ماشینی عصبی
• 38. تنظیم مدل‌های ترجمه برای دامنه‌های خاص
• 39. fine-tuning برای درک زبان طبیعی (NLU)
• 40. تفسیر دستورات کاربر
• 41. شناسایی قصد کاربر (Intent Recognition)
• 42. fine-tuning برای تولید زبان طبیعی (NLG)
• 43. تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای
• 44. تولید توضیحات برای تصاویر
• 45. fine-tuning برای مدل‌های مکالمه‌ای (Chatbots)
• 46. طراحی جریان مکالمه
• 47. مدیریت وضعیت مکالمه
• 48. fine-tuning برای درک بهتر زمینه (Context)
• 49. مدیریت حافظه در مکالمات طولانی
• 50. fine-tuning برای افزایش خلاقیت مدل
• 51. تولید شعر و ترانه
• 52. خلق سناریو و دیالوگ
• 53. fine-tuning برای لحن‌های تحلیلی
• 54. تحلیل مقالات علمی
• 55. بررسی و نقد متون تخصصی
• 56. fine-tuning برای درک عمیق مفاهیم
• 57. استنتاج منطقی از متن
• 58. شناسایی پیش‌فرض‌ها و ضمنیات
• 59. fine-tuning برای تولید تحلیل‌های آماری
• 60. تفسیر داده‌های آماری متنی
• 61. ارائه گزارش‌های تحلیلی
• 62. fine-tuning برای مدل‌های مبتنی بر دانش
• 63. ادغام دانش خارجی در مدل
• 64. استفاده از پایگاه‌های دانش
• 65. fine-tuning برای شناسایی سوگیری‌ها (Bias)
• 66. تشخیص سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 67. کاهش سوگیری در خروجی مدل
• 68. fine-tuning برای مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
• 69. مسئولیت‌پذیری مدل‌های زبانی
• 70. شفافیت در تصمیم‌گیری مدل
• 71. fine-tuning برای کاربردهای حقوقی
• 72. تحلیل اسناد حقوقی
• 73. پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها
• 74. fine-tuning برای کاربردهای پزشکی
• 75. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 76. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 77. fine-tuning برای کاربردهای اقتصادی
• 78. تحلیل بازار سهام
• 79. پیش‌بینی روندهای اقتصادی
• 80. fine-tuning برای کاربردهای آموزشی
• 81. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 82. ارزیابی دانش فراگیران
• 83. fine-tuning برای بهینه‌سازی مصرف منابع
• 84. کاهش اندازه مدل
• 85. افزایش سرعت inference
• 86. fine-tuning با استفاده از تکنیک‌های سبک (Lightweight)
• 87. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 88. LoRA و تکنیک‌های مشابه
• 89. QLoRA و fine-tuning کوانتومی
• 90. Adapter-based fine-tuning
• 91. Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 92. fine-tuning برای مدل‌های چندزبانه
• 93. ترجمه و درک متون در زبان‌های مختلف
• 94. fine-tuning برای تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 95. تولید زیرنویس برای ویدئوها
• 96. تولید توضیحات صوتی برای تصاویر
• 97. fine-tuning برای مدیریت دانش سازمانی
• 98. استخراج اطلاعات از مستندات داخلی
• 99. پاسخگویی به سوالات کارکنان
• 100. fine-tuning برای تحلیل رقبا