کتاب غلبه بر چالش داده‌های محدود در Fine-tuning مدل‌های زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره غلبه بر چالش داده‌های محدود در Fine-tuning مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر چالش داده‌های محدود در یادگیری ماشین
• 2. شناخت انواع داده‌های محدود و کاربردهای آن
• 3. اهمیت داده‌های باکیفیت در آموزش مدل‌های زبانی
• 4. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در داده‌های محدود
• 5. روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 6. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. چالش‌های Fine-tuning با داده‌های کم
• 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
• 10. انواع روش‌های افزایش داده متنی
• 11. کاربرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در افزایش داده
• 12. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 13. مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای در داده‌های محدود
• 14. یادگیری با نمونه‌های کم (Few-shot Learning)
• 15. معرفی الگوریتم‌های Few-shot Learning
• 16. یادگیری متریک (Metric Learning)
• 17. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش زبان طبیعی
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد آن
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 20. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 21. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
• 24. تنظیم دقیق BERT برای وظایف مختلف
• 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر GPT
• 26. تنظیم دقیق GPT برای وظایف مختلف
• 27. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
• 28. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
• 29. روش‌های خودآموزی (Self-training)
• 30. روش‌های آموزش سازگار (Co-training)
• 31. یادگیری فعال (Active Learning)
• 32. انتخاب نمونه‌های مفید برای برچسب‌گذاری
• 33. ارزیابی مدل‌ها در شرایط داده محدود
• 34. معیارهای ارزیابی متناسب با داده‌های کم
• 35. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation)
• 36. مدل‌های تولید متن با داده‌های محدود
• 37. خلاصه‌سازی متن با داده‌های محدود
• 38. ترجمه ماشینی با داده‌های محدود
• 39. پاسخ‌گویی به سوالات با داده‌های محدود
• 40. دسته‌بندی متن با داده‌های محدود
• 41. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با داده‌های محدود
• 42. تحلیل احساسات با داده‌های محدود
• 43. شناخت گفتار با داده‌های محدود
• 44. تولید زبان طبیعی با داده‌های محدود
• 45. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با داده‌های محدود
• 46. سیستم‌های توصیه‌گر با داده‌های محدود
• 47. مدل‌سازی زبان در حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی)
• 48. چالش‌های داده‌های محدود در زبان فارسی
• 49. روش‌های افزایش داده برای زبان فارسی
• 50. ترجمه ماشینی فارسی به سایر زبان‌ها با داده محدود
• 51. پردازش زبان فارسی با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 52. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی برای وظایف خاص
• 53. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 54. بهینه‌سازی فراپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 55. استفاده از روش‌های Bayesian Optimization
• 56. روش‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و تصادفی (Random Search)
• 57. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها در ایران
• 58. استانداردهای داده در ایران
• 59. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
• 60. حریم خصوصی داده‌ها در ایران
• 61. امنیت داده‌ها در سیستم‌های آموزشی
• 62. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 63. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 64. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مجازی
• 65. طراحی دوره‌های آموزشی مبتنی بر داده
• 66. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
• 67. توسعه ابزارهای آموزشی با هوش مصنوعی
• 68. مدیریت دانش سازمانی
• 69. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های مدیریت دانش
• 70. تولید محتوای آموزشی با کیفیت
• 71. بهبود فرآیندهای یادگیری
• 72. شخصی‌سازی آموزش
• 73. ارزیابی عملکرد دانشجویان
• 74. سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری
• 75. تحلیل داده‌های آموزشی
• 76. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانشجویان
• 77. شناسایی دانشجویان در معرض خطر
• 78. ارائه راهکارهای حمایتی
• 79. طراحی برنامه‌های درسی پویا
• 80. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 81. ارزیابی مستمر یادگیری
• 82. ارتقای کیفیت آموزش عالی
• 83. نقش مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
• 84. جستجوی اطلاعات علمی
• 85. تحلیل متون پژوهشی
• 86. تولید مقالات علمی (با رعایت اصول)
• 87. شناسایی روندهای تحقیقاتی
• 88. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش‌های بنیادی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش‌های کاربردی
• 90. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
• 91. پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
• 92. بهینه‌سازی فرآیندها
• 93. توسعه مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
• 94. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 95. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 96. یادگیری انتقالی پیشرفته
• 97. روش‌های خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 98. کاربرد یادگیری خودنظارتی در داده‌های محدود
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی
• 100. محدودیت‌های محاسباتی