فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق روایت‌های منحصر به فرد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق روایت‌های منحصر به فرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 4. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 5. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 6. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 7. مدل‌های زبانی آماری (N-gram)
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 9. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 11. مفهوم خودتوجهی (Self-Attention)
• 12. ساختار انکودر-دیکودر
• 13. آشنایی با مدل‌های ترنسفورمر
• 14. مفاهیم اولیه fine-tuning
• 15. تفاوت fine-tuning با pre-training
• 16. مراحل آماده‌سازی داده برای fine-tuning
• 17. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
• 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) در fine-tuning
• 19. روش‌های بهینه‌سازی در fine-tuning
• 20. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 21. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 22. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning Strategies)
• 23. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 24. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 25. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 26. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 28. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 29. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 30. کاربرد fine-tuning در خلق داستان و روایت
• 31. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی
• 32. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خبری
• 33. تنظیم دقیق برای تولید محتوای علمی
• 34. تنظیم دقیق برای تولید محتوای داستانی
• 35. تنظیم دقیق برای تولید دیالوگ و مکالمه
• 36. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های fine-tuned
• 37. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف خلاصه‌سازی
• 39. معیارهای ارزیابی برای وظایف ترجمه
• 40. معیارهای ارزیابی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 41. اهمیت ارزیابی انسانی در fine-tuning
• 42. یادگیری انتقال (Transfer Learning) و fine-tuning
• 43. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 44. معرفی مدل‌های GPT
• 45. معرفی مدل‌های BERT
• 46. معرفی مدل‌های T5
• 47. معرفی مدل‌های LLaMA
• 48. تفاوت رویکردهای مختلف در fine-tuning
• 49. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Few-Shot Learning
• 50. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Zero-Shot Learning
• 51. کاربرد fine-tuning در حوزه ادبیات
• 52. کاربرد fine-tuning در حوزه تاریخ‌نگاری
• 53. کاربرد fine-tuning در حوزه علوم اجتماعی
• 54. کاربرد fine-tuning در حوزه حقوق
• 55. کاربرد fine-tuning در حوزه پزشکی
• 56. کاربرد fine-tuning در حوزه آموزش و پرورش
• 57. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 58. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در داده‌ها
• 59. تکنیک‌های کاهش سوگیری در fine-tuning
• 60. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 61. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 62. امنیت مدل‌های fine-tuned
• 63. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 64. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اسلامی
• 65. تنظیم دقیق برای تولید محتوای دینی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 66. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی
• 67. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خانواده‌محور
• 68. تنظیم دقیق برای تولید محتوای ترویج سبک زندگی ایرانی-اسلامی
• 69. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی با رویکرد انقلابی
• 70. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با تاریخ انقلاب اسلامی
• 71. تنظیم دقیق برای تولید محتوای دفاع مقدس
• 72. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با دستاوردهای نظام جمهوری اسلامی
• 73. تنظیم دقیق برای تولید محتوای ترویج امید و خودباوری ملی
• 74. روش‌های بهینه‌سازی حافظه و سرعت در fine-tuning
• 75. استفاده از سخت‌افزارهای مناسب برای fine-tuning
• 76. پلتفرم‌های ابری برای آموزش مدل‌های زبانی
• 77. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA
• 78. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
• 79. تنظیم دقیق با استفاده از Adapter Layers
• 80. تنظیم دقیق در مقیاس بزرگ
• 81. مدیریت پروژه‌های fine-tuning
• 82. کار تیمی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 83. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 84. چالش‌های پیش رو در fine-tuning
• 85. نوآوری‌های آتی در حوزه مدل‌های زبانی
• 86. نقش fine-tuning در هوش مصنوعی مولد
• 87. مسائل مربوط به کپی‌رایت و مالکیت معنوی محتوا
• 88. تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص صنعتی
• 89. تنظیم دقیق برای کاربردهای پژوهشی
• 90. تنظیم دقیق برای توسعه ابزارهای کمک آموزشی
• 91. تنظیم دقیق برای تولید محتوای سرگرمی (با رعایت چارچوب)
• 92. تنظیم دقیق برای تولید محتوای فرهنگی (با رعایت چارچوب)
• 93. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با سبک زندگی سالم
• 94. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با مسائل اجتماعی (با رویکرد سازنده)
• 95. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با کارآفرینی
• 96. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با توسعه پایدار
• 97. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با علم و فناوری (با رویکرد بومی)
• 98. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با هنر و معماری (با رویکرد بومی)
• 99. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با گردشگری (با رویکرد ترویج ایران)
• 100. تنظیم دقیق برای تولید محتوای مرتبط با معرفی مشاهیر ایرانی