کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن رسمی و غیررسمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن رسمی و غیررسمی

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. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 4. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 6. شناخت فرمت‌های داده متنی رایج
• 7. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 8. توکن‌سازی و واژگان‌سازی
• 9. بردارسازی متن: Bag-of-Words
• 10. بردارسازی متن: TF-IDF
• 11. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. توضیح مدل Word2Vec
• 13. توضیح مدل GloVe
• 14. توضیح مدل FastText
• 15. آشنایی با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 16. معرفی مدل BERT
• 17. معماری و لایه‌های BERT
• 18. نحوه آموزش پیشرفته BERT
• 19. کاربردهای BERT در وظایف NLP
• 20. معرفی مدل GPT
• 21. معماری و لایه‌های GPT
• 22. نحوه آموزش پیشرفته GPT
• 23. کاربردهای GPT در وظایف NLP
• 24. مفهوم Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 25. چرا Fine-tuning ضروری است؟
• 26. مراحل کلی Fine-tuning
• 27. انتخاب مدل پایه مناسب
• 28. شناخت مجموعه داده‌های Fine-tuning
• 29. استانداردهای داده برای Fine-tuning
• 30. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 32. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 33. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 34. اندازه دسته (Batch Size)
• 35. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 36. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 37. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 39. دقت (Accuracy)
• 40. دقت و بازیابی (Precision & Recall)
• 41. امتیاز F1
• 42. Perplexity
• 43. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 44. تنظیم لحن رسمی در تولید متن
• 45. تنظیم لحن غیررسمی در تولید متن
• 46. تولید متن خلاقانه با لحن دلخواه
• 47. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 48. طبقه‌بندی احساسات با لحن مناسب
• 49. دسته‌بندی موضوعی متون
• 50. تشخیص اسپم با رویکرد صحیح
• 51. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
• 52. ایجاد سیستم پرسش و پاسخ با پاسخ‌های دقیق
• 53. تنظیم پاسخ‌ها به لحن رسمی
• 54. تنظیم پاسخ‌ها به لحن غیررسمی
• 55. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 56. خلاصه‌سازی متون خبری با لحن رسمی
• 57. خلاصه‌سازی متون علمی با لحن تخصصی
• 58. خلاصه‌سازی مکالمات با لحن غیررسمی
• 59. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 60. ترجمه متون رسمی و اداری
• 61. ترجمه متون غیررسمی و محاوره‌ای
• 62. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها
• 63. طراحی چت‌بات با پاسخ‌های مناسب
• 64. مدیریت مکالمات طولانی
• 65. تنظیم شخصیت چت‌بات
• 66. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی مکالمات
• 67. خلاصه‌سازی مکالمات پشتیبانی مشتری
• 68. خلاصه‌سازی جلسات کاری
• 69. Fine-tuning برای تولید محتوای وبلاگ
• 70. تولید مقالات وبلاگ با لحن جذاب
• 71. نوشتن پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 72. Fine-tuning برای تولید شرح محصول
• 73. تولید توضیحات محصول با لحن متقاعدکننده
• 74. تولید توضیحات محصول با لحن فنی
• 75. Fine-tuning برای تولید ایمیل‌های اداری
• 76. نوشتن ایمیل‌های رسمی و حرفه‌ای
• 77. نوشتن ایمیل‌های غیررسمی و دوستانه
• 78. Fine-tuning برای تولید متن‌های آموزشی
• 79. ایجاد محتوای درسی با زبان ساده
• 80. تولید توضیحات مفاهیم پیچیده
• 81. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتوای مذهبی (با رعایت چارچوب)
• 82. تولید متن‌های آموزشی در چارچوب معارف اسلامی
• 83. تولید پاسخ به سوالات شرعی (با رعایت چارچوب)
• 84. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتوای حقوقی (با رعایت چارچوب)
• 85. تولید پیش‌نویس متون حقوقی
• 86. تولید توضیحات مفاهیم حقوقی
• 87. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتوای پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 88. تولید اطلاعات عمومی پزشکی
• 89. تولید توضیحات دارویی (با رعایت چارچوب)
• 90. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای محتوای اقتصادی (با رعایت چارچوب)
• 91. تولید گزارش‌های اقتصادی
• 92. توضیح مفاهیم اقتصادی (با رعایت چارچوب)
• 93. Fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 94. شناسایی و حذف محتوای مغایر با موازین
• 95. اعمال فیلترهای محتوایی
• 96. ارزیابی مداوم عملکرد مدل
• 97. بهبود مستمر مدل پس از Fine-tuning
• 98. مدیریت نسخه مدل‌های Fine-tuned
• 99. استقرار مدل‌های Fine-tuned
• 100. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی