کتاب آموزش کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Llama 3.2) برای تحلیل محتوای سلامت روان و پایش سلامت اجتماعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Llama 3.2) برای تحلیل محتوای سلامت روان و پایش سلامت اجتماعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری مدل Llama 3.2
  • 3. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های متنی و سلامت روان
  • 4. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های متنی فارسی
  • 5. استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های سلامت
  • 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه TorchTune
  • 7. آشنایی با ساختار و پیکربندی فایل‌های مدل
  • 8. روش‌های جمع‌آوری و مدیریت مجموعه‌داده‌های سلامت روان
  • 9. پاک‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌های متنی مبتنی بر سلامت اجتماعی
  • 10. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 11. آشنایی با تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 12. استفاده از روش LoRA برای تنظیم دقیق کارآمد
  • 13. تنظیم دقیق مدل Llama 3.2 با استفاده از TorchTune
  • 14. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در آموزش مدل
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل در تحلیل متون سلامت روان
  • 16. شاخص‌های دقت و صحت در پایش سلامت اجتماعی
  • 17. تحلیل خطا و بهبود کیفیت خروجی مدل
  • 18. کاربردهای هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای کلامی در سلامت روان
  • 19. تشخیص مولفه‌های زبانی مرتبط با تاب‌آوری و سلامت اجتماعی
  • 20. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی متن برای تحلیل احساسات
  • 21. استفاده از مدل برای استخراج شاخص‌های روان‌شناختی از متون
  • 22. روش‌های کاهش تعصب در مدل‌های زبانی سلامت‌محور
  • 23. تکنیک‌های استنتاج (Inference) و اجرای مدل روی سیستم‌های محلی
  • 24. یکپارچه‌سازی مدل با سامانه‌های تحلیل داده‌های متنی
  • 25. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 26. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های سلامت
  • 27. ملاحظات فقهی و حقوقی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 28. پایش مستمر و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی
  • 29. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات کاربران در سامانه‌های سلامت
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
  • 31. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های سلامت اجتماعی
  • 32. اخلاق حرفه‌ای در طراحی ابزارهای پایش سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 33. آینده‌نگری و توسعه مدل‌های زبانی بومی در حوزه سلامت و روان‌شناسی
تگ‌ها: Llama 3.2 TorchTune پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات تحلیل داده‌های متنی تنظیم دقیق مدل زبانی سلامت روان و هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.