فلش‌کارت‌های آموزشی Fine-tuning هوشمند: استراتژی‌ها و روش‌های نوین برای انطباق مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning هوشمند: استراتژی‌ها و روش‌های نوین برای انطباق مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. انواع مدل‌های زبانی و معماری آن‌ها
• 3. مقدمه‌ای بر فرایند یادگیری عمیق
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 11. مفهوم Embeddings و نمایش کلمات
• 12. Word2Vec و GloVe
• 13. BERT و مفاهیم آن
• 14. GPT و توسعه آن
• 15. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای وظایف خاص
• 17. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 18. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 20. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 21. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 22. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 23. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 24. تنظیم دقیق برای تشخیص ناهنجاری
• 25. تنظیم دقیق برای تشخیص اسپم
• 26. تنظیم دقیق برای تشخیص لحن
• 27. تنظیم دقیق برای تشخیص موضوع
• 28. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی اسناد
• 29. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 30. تنظیم دقیق برای تشخیص نقل قول
• 31. تنظیم دقیق برای تشخیص کلمات کلیدی
• 32. تنظیم دقیق برای مدل‌سازی موضوع
• 33. تنظیم دقیق برای تکمیل متن
• 34. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 35. تنظیم دقیق برای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 36. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
• 37. معیارهای ارزیابی در NER
• 38. معیارهای ارزیابی در پاسخ به پرسش
• 39. معیارهای ارزیابی در خلاصه‌سازی
• 40. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 41. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 42. معیارهای ارزیابی در تحلیل احساسات
• 43. روش‌های بهینه‌سازی در Fine-tuning
• 44. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 45. استفاده از بهینه‌سازها (Optimizers)
• 46. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 47. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 48. تنظیم پارامترهای منظم‌سازی (Regularization)
• 49. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 50. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 51. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 52. تنظیم دقیق با استفاده از A/B Testing
• 53. اصول اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 54. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 55. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 56. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی
• 57. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی
• 58. شناسایی و کاهش سوگیری‌های اجتماعی
• 59. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning
• 60. حفاظت از مدل در برابر حملات Adversarial
• 61. شناسایی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 62. مدیریت نسخه‌های مدل و بازگشت به عقب
• 63. کاربرد Fine-tuning در صنایع مختلف
• 64. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 65. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی
• 66. کاربرد در حوزه آموزش و پرورش
• 67. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
• 68. کاربرد در حوزه مالی و بانکی
• 69. کاربرد در حوزه رسانه و خبر
• 70. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر
• 71. کاربرد در حوزه پژوهش و توسعه
• 72. کاربرد در حوزه دولتی و سازمانی
• 73. کاربرد در حوزه کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 74. کاربرد در حوزه ارتباطات و شبکه‌های اجتماعی
• 75. مباحث پیشرفته در Fine-tuning
• 76. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ (Large Language Models)
• 77. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 78. چالش‌های Fine-tuning برای زبان‌های کم‌منابع
• 79. تنظیم دقیق برای وظایف چندزبانه
• 80. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 81. تکنیک‌های Prompt Tuning و Prefix Tuning
• 82. ارزیابی عادلانه و جامع مدل‌های Fine-tuned
• 83. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
• 84. مدل‌های زبانی مولد و کاربردهای آن‌ها
• 85. توسعه مدل‌های زبانی پایدار و مسئولانه
• 86. اهمیت انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
• 87. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 88. نقش قوانین جمهوری اسلامی در توسعه AI
• 89. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 90. اهمیت انطباق با حدود شرعی در AI
• 91. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
• 92. اهمیت حفظ منافع ملی در توسعه AI
• 93. رویکردهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی
• 94. ارزیابی فنی و عملیاتی مدل‌های Fine-tuned
• 95. بررسی موارد موفق انطباق مدل‌های زبانی
• 96. تحلیل چالش‌های انطباق مدل‌های زبانی
• 97. ارائه راهکار برای انطباق مدل‌های زبانی
• 98. استفاده از داده‌های پاک و مطمئن
• 99. فرآیند اعتبارسنجی مدل‌های Fine-tuned
• 100. اهمیت مستندسازی در فرآیند Fine-tuning