فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر شخصیت با قابلیت پردازش اطلاعات چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر شخصیت با قابلیت پردازش اطلاعات چندوجهی

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 و پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه مدل‌های زبانی
• 4. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 5. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
• 6. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 7. انواع مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 8. معرفی مدل BERT و کاربردهای آن
• 9. مدل GPT و تکامل آن
• 10. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 12. مراحل آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 13. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 17. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
• 18. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. تنظیم دقیق برای وظایف استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 20. آموزش از ابتدا (Training from Scratch) در مقابل تنظیم دقیق
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 22. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن
• 23. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 24. روش‌های بهینه‌سازی در تنظیم دقیق
• 25. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 26. مدیریت داده‌های نامتوازن در تنظیم دقیق
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 29. استفاده از LoRA و تکنیک‌های مشابه
• 30. تنظیم دقیق با استفاده از Paraphrasing
• 31. تنظیم دقیق برای ایجاد پاسخ‌های خلاقانه
• 32. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی
• 33. تنظیم دقیق برای خلق لحن‌های مبتنی بر شخصیت
• 34. تعریف شخصیت برای مدل زبانی
• 35. استخراج ویژگی‌های شخصیتی از داده‌ها
• 36. قالب‌بندی داده‌ها برای تنظیم لحن شخصیتی
• 37. تنظیم دقیق مدل برای لحن رسمی
• 38. تنظیم دقیق مدل برای لحن دوستانه
• 39. تنظیم دقیق مدل برای لحن حرفه‌ای
• 40. تنظیم دقیق مدل برای لحن طنز
• 41. تنظیم دقیق مدل برای لحن علمی
• 42. تنظیم دقیق مدل برای لحن داستانی
• 43. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 44. معیارهای ارزیابی لحن شخصیتی
• 45. استفاده از معیارهای انسانی در ارزیابی لحن
• 46. پردازش اطلاعات چندوجهی (Multimodal Information Processing)
• 47. مقدمه‌ای بر داده‌های چندوجهی
• 48. انواع داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا)
• 49. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 50. معماری‌های ترکیب‌کننده (Fusion Architectures)
• 51. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی
• 52. تنظیم دقیق برای وظایف تولید زیرنویس تصویر
• 53. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ تصویری (VQA)
• 54. تنظیم دقیق برای وظایف تولید تصویر از متن
• 55. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص گفتار
• 56. تنظیم دقیق برای وظایف تولید گفتار
• 57. تنظیم دقیق برای وظایف تولید محتوای چندوجهی
• 58. کاربرد پردازش اطلاعات چندوجهی در آموزش
• 59. تنظیم دقیق برای خلق محتوای آموزشی تعاملی
• 60. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی
• 61. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات چندوجهی
• 62. اخلاق در مدل‌های زبانی و پردازش چندوجهی
• 63. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 64. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 65. حریم خصوصی در داده‌های چندوجهی
• 66. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوا
• 68. کاربرد مدل‌های زبانی در کسب و کارهای ایرانی
• 69. تنظیم دقیق برای پشتیبانی مشتریان
• 70. تنظیم دقیق برای تولید محتوای بازاریابی
• 71. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های مشتریان
• 72. تنظیم دقیق برای ترجمه متون تخصصی
• 73. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 74. تنظیم دقیق برای کمک به تشخیص پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 75. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی سلامت
• 76. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های پژوهشی سلامت
• 77. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش عالی
• 78. تنظیم دقیق برای کمک به نگارش مقالات علمی
• 79. تنظیم دقیق برای تولید محتوای درسی
• 80. تنظیم دقیق برای سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 81. تنظیم دقیق برای ارزیابی پاسخ‌های دانشجویان
• 82. تحلیل پیشرفته مدل‌های زبانی
• 83. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 84. بهینه‌سازی Prompt برای وظایف مختلف
• 85. استفاده از Few-shot و Zero-shot Learning
• 86. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 87. تکنیک‌های Distillation برای کوچک‌سازی مدل‌ها
• 88. مدل‌های زبانی در زمان واقعی (Real-time Language Models)
• 89. مدیریت و استقرار مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 90. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌ها
• 91. آینده مدل‌های زبانی و پردازش چندوجهی
• 92. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 93. نقش مدل‌های زبانی در تحول دیجیتال
• 94. کاربرد مدل‌های زبانی در پلتفرم‌های آموزشی داخلی
• 95. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی تجربه یادگیری
• 96. توسعه ابزارهای کمک آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 97. ایجاد دستیارهای هوشمند برای مدرسان و دانشجویان
• 98. ارزیابی نهایی مدل‌های زبانی تنظیم شده
• 99. مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 100. ارائه نتایج و دستاوردها