فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ارتباط زبان با کنش‌های فیزیکی چندحسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان ارتباط زبان با کنش‌های فیزیکی چندحسی

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 یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مکانیزم توجه در مدل‌های ترنسفورمر
• 4. پردازش ورودی و تولید توکن
• 5. انکوودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 6. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 7. تراکم توکن‌ها و کلمات
• 8. آموزش اولیه مدل‌های زبانی (Pre-training)
• 9. مجموعه داده‌های عظیم برای پیش‌آموزش
• 10. اهداف پیش‌آموزش (مانند Masked Language Modeling)
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 12. انواع روش‌های تنظیم دقیق
• 13. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌دار
• 14. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 15. تنظیم دقیق نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Fine-tuning)
• 16. تنظیم دقیق پارامتری (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 17. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 18. روش AdaLoRA
• 19. روش QLoRA
• 20. روش Prompt Tuning
• 21. روش Prefix Tuning
• 22. روش P-Tuning
• 23. روش Adapter Tuning
• 24. معرفی چارچوب‌های تنظیم دقیق (مانند Hugging Face Transformers)
• 25. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 26. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 27. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 28. ساختار داده‌های ورودی و خروجی
• 29. پیش‌پردازش متن و توکنایزرها
• 30. تعریف تابع هزینه (Loss Function)
• 31. بهینه‌سازها (Optimizers) در تنظیم دقیق
• 32. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 33. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 34. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 35. اعتبارسنجی مدل و معیارهای ارزیابی
• 36. دقت (Accuracy) و معیارهای مرتبط
• 37. F1-Score و Precision/Recall
• 38. Perplexity در مدل‌های زبانی
• 39. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن (Text Generation)
• 40. کنترل طول متن تولیدی
• 41. کنترل تنوع در متن تولیدی
• 42. نمونه‌برداری (Sampling) در تولید متن
• 43. روش‌های نمونه‌برداری (Greedy, Beam Search, Top-k, Nucleus)
• 44. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 45. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 46. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 47. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 48. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 49. تنظیم دقیق برای وظایف تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 50. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 51. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب (Reading Comprehension)
• 52. تنظیم دقیق برای مکالمه و چت‌بات‌ها
• 53. طراحی مکالمات طبیعی و روان
• 54. مدیریت زمینه (Context Management) در مکالمات
• 55. تنظیم دقیق برای کنترل محتوا و لحن
• 56. کنترل ارتباط زبان با کنش‌های فیزیکی چندحسی
• 57. مفهوم چندحسی بودن (Multimodality)
• 58. ادغام اطلاعات بصری با مدل‌های زبانی
• 59. ادغام اطلاعات صوتی با مدل‌های زبانی
• 60. ادغام اطلاعات لمسی با مدل‌های زبانی
• 61. نمایشگرهای چندحسی (Multimodal Embeddings)
• 62. آموزش مدل‌های زبانی چندحسی
• 63. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندحسی
• 64. ارزیابی مدل‌های زبانی چندحسی
• 65. کاربردهای مدل‌های زبانی در تعامل انسان و کامپیوتر
• 66. طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 67. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
• 68. سیستم‌های آموزشی تطبیقی
• 69. تولید محتوای آموزشی سازگار
• 70. کاربردهای اخلاقی و مسئولانه در هوش مصنوعی
• 71. پیامدهای اجتماعی مدل‌های زبانی پیشرفته
• 72. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 73. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 74. تشخیص و مقابله با اطلاعات نادرست
• 75. ملاحظات شرعی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 76. اصول فقهی ناظر بر فناوری اطلاعات
• 77. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
• 78. چارچوب‌های قانونی ساماندهی محتوای دیجیتال
• 79. مطابقت با ارزش‌های فرهنگی و اجتماعی
• 80. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 81. پژوهش‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 82. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در پردازش زبان
• 84. یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 85. مدل‌های زبانی گراف (Graph-based Language Models)
• 86. مباحث پیشرفته در درک زبان طبیعی (NLU)
• 87. مباحث پیشرفته در تولید زبان طبیعی (NLG)
• 88. چالش‌های آینده در حوزه مدل‌های زبانی
• 89. طراحی مدل‌های زبانی کارآمدتر
• 90. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی
• 91. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های زبانی
• 92. دستیابی به درک عمیق‌تر زبان
• 93. آینده پژوهش‌های مدل‌های زبانی و کنش‌های چندحسی