فلش‌کارت‌های آموزشی تقطیر دانش برای پاسخگویی به سؤالات: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تقطیر دانش برای پاسخگویی به سؤالات: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تقطیر دانش
• 2. تقطیر دانش چیست و چرا مهم است؟
• 3. کاربردهای تقطیر دانش در پاسخگویی به سؤالات
• 4. بررسی روش‌های سنتی یادگیری ماشین برای پاسخگویی به سؤالات
• 5. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 6. آشنایی با معماری‌های مدل‌های پرسش و پاسخ
• 7. مدل‌های مبتنی بر بازگشت (RNN) برای پرسش و پاسخ
• 8. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای پرسش و پاسخ
• 9. مفهوم مدل معلم و مدل دانش‌آموز
• 10. معیارهای ارزیابی تقطیر دانش در پرسش و پاسخ
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای تقطیر دانش
• 12. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های پرسش و پاسخ
• 13. پیش‌پردازش متن و توکنایز کردن
• 14. ایجاد مجموعه داده تقطیر دانش
• 15. روش‌های تقطیر دانش در پرسش و پاسخ
• 16. تقطیر دانش با استفاده از توزیع خروجی نرم (Soft Targets)
• 17. تقطیر دانش با استفاده از ویژگی‌های میانی (Intermediate Features)
• 18. تقطیر دانش با استفاده از روابط بین نمونه‌ها (Relation-based Distillation)
• 19. تقطیر دانش با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 20. پیاده‌سازی تقطیر دانش با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 21. آموزش مدل دانش‌آموز با استفاده از خروجی مدل معلم
• 22. تنظیم ابرپارامترهای تقطیر دانش
• 23. تکنیک‌های بهبود عملکرد تقطیر دانش
• 24. استفاده از Loss Function های مختلف در تقطیر دانش
• 25. تقطیر دانش چند مرحله‌ای (Multi-Stage Distillation)
• 26. تقطیر دانش خود-تقطیر (Self-Distillation)
• 27. تقطیر دانش در محیط‌های کم‌داده (Low-Resource Settings)
• 28. تقطیر دانش برای مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
• 29. بهینه‌سازی تقطیر دانش برای سرعت و کارایی
• 30. استفاده از تقطیر دانش برای فشرده‌سازی مدل
• 31. استفاده از تقطیر دانش برای استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 32. بررسی مطالعات موردی تقطیر دانش در پرسش و پاسخ
• 33. تقطیر دانش برای پرسش و پاسخ در حوزه پزشکی
• 34. تقطیر دانش برای پرسش و پاسخ در حوزه مالی
• 35. تقطیر دانش برای پرسش و پاسخ در حوزه حقوقی
• 36. چالش‌ها و محدودیت‌های تقطیر دانش
• 37. غلبه بر مشکل عدم تطابق دامنه (Domain Mismatch)
• 38. غلبه بر مشکل فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
• 39. آینده تقطیر دانش در پاسخگویی به سؤالات
• 40. تحقیقات فعلی و روندهای نوظهور
• 41. ابزارهای پیشرفته تقطیر دانش
• 42. تقطیر دانش و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 43. تقطیر دانش و یادگیری فعال (Active Learning)
• 44. تکنیک‌های ارزیابی و مقایسه مدل‌های تقطیر شده
• 45. بهینه‌سازی برای استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 46. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی تقطیر دانش