کتاب جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک با بهره‌وری بالا در زیرساخت‌های بومی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک با بهره‌وری بالا در زیرساخت‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی کوچک (SLM) و بهینه‌سازی سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تعاریف مدل‌های زبانی کوچک در مقایسه با مدل‌های بزرگ
• 2. مزایای بهره‌وری و کاهش هزینه‌های پردازشی در مدل‌های زبانی کوچک
• 3. بررسی معماری ترنسفورمر و نقش آن در کاهش ابعاد مدل
• 4. اصول و مبانی فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. روش‌های تقطیر دانش برای انتقال مهارت از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 6. تکنیک‌های کوانتایز کردن وزن‌ها برای بهینه‌سازی حافظه
• 7. روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی جهت افزایش سرعت استنتاج
• 8. آشنایی با معماری‌های کارآمد در مدل‌های زبانی کوچک
• 9. انتخاب مجموعه‌داده‌های باکیفیت برای آموزش مدل‌های تخصصی
• 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی متون فارسی
• 11. بهینه‌سازی توکن‌سازها برای زبان فارسی
• 12. آموزش گام‌به‌گام مدل‌های زبانی کوچک با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 13. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص
• 14. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در مدل‌های کوچک
• 15. بررسی اثرات کاهش پارامتر بر دقت و کارایی مدل
• 16. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در محیط‌های عملیاتی
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در سامانه‌های محلی بدون نیاز به اینترنت
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از سنجه‌های استاندارد
• 19. روش‌های مقابله با سوگیری در مدل‌های زبانی بومی
• 20. تکنیک‌های افزایش امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. اصول طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی کوچک
• 22. به‌کارگیری مدل‌های کوچک در تحلیل و دسته‌بندی اسناد سازمانی
• 23. بهره‌گیری از مدل‌های زبانی کوچک در سیستم‌های پاسخگویی خودکار
• 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. استفاده از مدل‌های کوچک برای تولید متن‌های تخصصی و فنی
• 26. شخصی‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای اداری و آموزشی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده داخلی
• 28. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های بومی
• 29. روش‌های بهبود دقت مدل در حوزه‌های تخصصی (دامنه خاص)
• 30. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای در مدل‌های کوچک
• 31. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود خروجی‌ها
• 32. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 33. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی با داده‌های جدید
• 34. مستندسازی و استانداردهای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 36. آینده مدل‌های زبانی کوچک در توسعه زیرساخت‌های فناوری اطلاعات کشور