فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی متن در محیط عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی متن در محیط عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن و کاربردهای آن
• 2. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن: چکیده، استخراجی، تولیدی
• 3. معماری‌های مدل‌های خلاصه‌سازی پیشرفته (Transformer-based)
• 4. انتخاب مدل مناسب برای نیازهای کسب‌وکار
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی
• 6. پیش‌پردازش متن: پاکسازی، توکنایز کردن، نرمال‌سازی
• 7. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
• 8. معرفی فریم‌ورک‌های محبوب خلاصه‌سازی متن (Hugging Face Transformers)
• 9. آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی با استفاده از داده‌های خاص
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 11. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی: معیارهای ROUGE، BLEU و غیره
• 12. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
• 13. استقرار مدل خلاصه‌سازی با استفاده از Flask/FastAPI
• 14. ساخت API برای دسترسی به مدل خلاصه‌سازی
• 15. مقیاس‌پذیری مدل‌های خلاصه‌سازی: Load Balancing و Auto-scaling
• 16. استقرار مدل با استفاده از Docker و Kubernetes
• 17. مانیتورینگ و Logging مدل‌های خلاصه‌سازی
• 18. مدیریت نسخه‌ها و Rollback در استقرار مدل
• 19. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای کاهش تأخیر و افزایش توان عملیاتی
• 20. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند خلاصه‌سازی
• 21. امنیت مدل‌های خلاصه‌سازی: جلوگیری از حملات Adversarial
• 22. استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی در محیط Cloud (AWS, Azure, GCP)
• 23. استفاده از Serverless Functions برای استقرار مدل
• 24. استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی برای پردازش بلادرنگ (Real-time)
• 25. یکپارچه‌سازی مدل خلاصه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 26. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و GDPR در خلاصه‌سازی متن
• 27. خلاصه‌سازی چندزبانه و چالش‌های آن
• 28. استفاده از Reinforcement Learning برای بهبود خلاصه‌سازی
• 29. خلاصه‌سازی مکالمات و متون طولانی
• 30. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی و فنی
• 31. خلاصه‌سازی اخبار و مقالات
• 32. استفاده از مدل‌های خلاصه‌سازی در چت‌بات‌ها
• 33. بهینه‌سازی هزینه استقرار مدل‌های خلاصه‌سازی
• 34. آینده خلاصه‌سازی متن و مدل‌های جدید