کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی (Flan-T5) با استفاده از تکنیک LoRA برای تحلیل و خلاصه‌سازی متون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی (Flan-T5) با استفاده از تکنیک LoRA برای تحلیل و خلاصه‌سازی متون

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

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل Flan-T5
  • 3. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی فارسی و انگلیسی
  • 4. اهمیت و ضرورت بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در کاربردهای صنعتی
  • 5. معرفی اکوسیستم Hugging Face و ابزارهای مرتبط
  • 6. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی و آماده‌سازی پیکره‌های آموزشی
  • 8. روش‌های توکن‌بندی متون در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 9. مفهوم یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. آشنایی با تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد
  • 11. مبانی نظری روش LoRA در کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 12. بررسی تفاوت‌های Fine-tuning کامل و روش‌های PEFT
  • 13. ساختار لایه‌های تطبیقی در مدل‌های زبانی
  • 14. نحوه پیاده‌سازی LoRA با استفاده از کتابخانه PEFT
  • 15. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 16. استراتژی‌های انتخاب داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 17. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متون و معیارهای ارزیابی آن
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای ROUGE و BLEU
  • 19. آموزش مدل Flan-T5 برای وظایف خلاصه‌سازی گفتگو
  • 20. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
  • 21. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل در سناریوهای مختلف
  • 22. روش‌های استنتاج سریع برای مدل‌های بهینه‌شده
  • 23. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
  • 24. مدیریت چرخه‌حیات مدل در چارچوب MLOps
  • 25. نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 26. روش‌های کاهش تورم و فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 27. امنیت و اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 28. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل
  • 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های مستقر شده
  • 30. تجمیع نتایج و گزارش‌گیری از عملکرد مدل
  • 31. راهکارهای توسعه و بهبود مدل در پروژه‌های سازمانی
تگ‌ها: بهینه‌سازی مدل LoRA پردازش زبان طبیعی خلاصه‌سازی متن عملیات یادگیری ماشین کار با Flan-T5 مدل زبانی بزرگ مهندسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.