فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی نظری و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و تنظیم دقیق (Fine-Tuning) در مدل‌های DeepSeek R1

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی نظری و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و تنظیم دقیق (Fine-Tuning) در مدل‌های DeepSeek R1

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. نقش یادگیری تقویتی در تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. ساختار معماری مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 4. مفهوم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ در مدل‌های زبانی
• 5. تفاوت‌های یادگیری نظارت‌شده و یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 6. آشنایی با مدل DeepSeek R1 و اهداف طراحی آن
• 7. فرآیند پیش‌آموزش و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 8. اصول یادگیری تقویتی و تعریف عامل محیط و پاداش
• 9. الگوریتم‌های پایه در یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 10. معرفی الگوریتم GRPO و مزایای آن در بهینه‌سازی مدل
• 11. نقش استدلال زنجیره‌ای در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 12. تکنیک‌های تنظیم دقیق نظارت‌شده برای هم‌راستایی مدل
• 13. روش‌های تولید داده‌های آموزشی برای تقویت استدلال
• 14. مکانیسم‌های پاداش در مدل‌های زبانی مبتنی بر تفکر
• 15. چالش‌های هم‌گرایی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 16. پیاده‌سازی فرآیند تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های ساختاریافته
• 17. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در آموزش مدل‌های مقیاس‌بزرگ
• 18. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در مسائل منطقی و ریاضی
• 20. روش‌های کاهش خطاهای استنتاجی در مدل‌های زبانی
• 21. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در چارچوب‌های متن‌باز
• 22. اصول اخلاقی و ایمنی در آموزش مدل‌های زبانی بر مبنای ارزش‌های اسلامی
• 23. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای علمی و آموزشی
• 24. تکنیک‌های استخراج دانش از مدل‌های بزرگ زبانی
• 25. روش‌های کاهش توهمات مدل با استفاده از بازخورد تقویتی
• 26. بررسی مقایسه‌ای عملکرد مدل‌های استنتاجی با مدل‌های سنتی
• 27. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی دقیق و مستند
• 28. مدیریت حریم خصوصی در استفاده از داده‌های آموزشی
• 29. نقش بازخورد انسانی در بهبود فرآیند یادگیری تقویتی
• 30. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 31. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 32. ساختاردهی به داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های بومی
• 33. اصول ارزیابی کیفی خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. راهکارهای افزایش پایداری مدل در مواجهه با ورودی‌های پیچیده
• 35. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی بزرگ