کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مرتبط با هدایت ربات‌ها با استفاده از ورودی‌های چندوجهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مرتبط با هدایت ربات‌ها با استفاده از ورودی‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مدل‌های زبانی بزرگ: معماری و عملکرد
• 3. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن در شخصی‌سازی
• 4. کاربردهای Fine-tuning در رباتیک و تعامل انسان-ربات
• 5. ورودی‌های چندوجهی: تعریف و انواع (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های چندوجهی برای Fine-tuning
• 7. بررسی دیتاست‌های موجود برای Fine-tuning ربات‌ها
• 8. ابزارهای متن‌باز برای Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 9. معماری‌های مدل زبانی مناسب برای ورودی‌های چندوجهی
• 10. روش‌های ترکیب ورودی‌های چندوجهی (Fusion Models)
• 11. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 12. Fine-tuning مدل‌های زبانی بر اساس لحن و سبک
• 13. تعریف و شناسایی لحن در متون
• 14. ایجاد دیتاست لحنی برای Fine-tuning
• 15. استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل لحن
• 16. تاثیر لحن بر تعامل انسان و ربات
• 17. طراحی شخصیت ربات بر اساس لحن‌های مختلف
• 18. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص (رسمی، دوستانه، صمیمی و غیره)
• 19. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده توسط مدل
• 20. معیارهای ارزیابی لحن (Subjective vs. Objective)
• 21. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهبود لحن
• 22. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های متناسب با سن و جنسیت
• 23. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های متناسب با موقعیت مکالمه
• 24. استفاده از داده‌های رفتاری کاربر برای شخصی‌سازی لحن
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
• 26. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 27. Fine-tuning برای ربات‌های دستیار صوتی
• 28. Fine-tuning برای ربات‌های آموزشی
• 29. Fine-tuning برای ربات‌های سرگرمی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های Fine-tune شده برای استقرار (Deployment)
• 31. چالش‌ها و محدودیت‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 32. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در Fine-tuning
• 33. استفاده از Regularization در Fine-tuning
• 34. روش‌های کاهش حجم محاسباتی در Fine-tuning
• 35. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی برای رباتیک
• 36. مطالعه موردی: Fine-tuning برای ربات‌های امداد و نجات
• 37. مطالعه موردی: Fine-tuning برای ربات‌های مراقبت از سالمندان
• 38. مطالعه موردی: Fine-tuning برای ربات‌های بازاریابی
• 39. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی و ربات‌ها
• 40. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning و استفاده از ربات‌ها