کتاب راهنمای جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی و کسب‌وکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی و کسب‌وکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مهندسی داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 3. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 4. نقش پیش‌آموزش در توانمندی مدل‌های زبانی
• 5. تفاوت مدل‌های پایه و مدل‌های تنظیم‌شده
• 6. مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 7. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های تخصصی
• 8. اصول برچسب‌گذاری داده‌ها برای یادگیری نظارت‌شده
• 9. قالب‌بندی و ساختاردهی فایل‌های داده با فرمت JSONL
• 10. تحلیل کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی
• 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای کاربردهای خاص
• 12. تنظیم پارامترهای کلیدی در فرآیند تنظیم دقیق
• 13. مفهوم نرخ یادگیری و تأثیر آن بر دقت مدل
• 14. مدیریت حافظه و منابع پردازشی در حین آموزش
• 15. بررسی فرآیند توکنایز کردن و اهمیت آن در مدل‌های زبانی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق
• 17. روش‌های سنجش دقت و کاهش خطاهای مدل
• 18. شناسایی و رفع پدیده بیش‌برازش در یادگیری مدل
• 19. استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 20. کاربردهای تنظیم دقیق در صنعت و کسب‌وکار
• 21. طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌های تخصصی
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های تنظیم‌شده در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 23. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 24. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل
• 25. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌گویی به پرسش‌های تخصصی
• 26. روش‌های کاهش هزینه و زمان در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 27. تکنیک‌های یادگیری با داده‌های کم
• 28. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. مدیریت خروجی‌های مدل و فیلتر کردن محتوا
• 30. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای استقرار مدل
• 31. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مستمر مدل در محیط عملیاتی
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 33. اصول طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوشمند
• 34. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. استفاده از مدل‌های تنظیم‌شده در تحلیل متون تخصصی
• 36. به‌کارگیری هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 37. ارزیابی سوگیری‌های احتمالی در مدل و روش‌های اصلاح آن
• 38. مستندسازی مراحل توسعه و تنظیم دقیق مدل
• 39. آینده مدل‌های زبانی و مسیرهای یادگیری پیشرفته
• 40. پروژه نهایی: طراحی و تنظیم دقیق یک مدل برای کاربرد خاص