فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Data Augmentation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Data Augmentation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اهمیت سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
• 3. معماری Multi-Modal Data Augmentation: یک نمای کلی
• 4. مبانی داده‌های چندوجهی و نقش آن‌ها در Fine-tuning
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی برای Fine-tuning لحن
• 6. روش‌های جمع‌آوری داده‌های صوتی برای Fine-tuning لحن
• 7. روش‌های جمع‌آوری داده‌های تصویری برای Fine-tuning لحن
• 8. ترکیب داده‌های متنی، صوتی و تصویری برای Data Augmentation
• 9. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای Fine-tuning
• 10. پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای Fine-tuning
• 11. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای Fine-tuning
• 12. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained) مناسب برای Fine-tuning
• 13. انتخاب مدل زبانی پایه بر اساس نیازهای لحن
• 14. پیاده‌سازی Data Augmentation با استفاده از داده‌های چندوجهی
• 15. استفاده از تکنیک‌های تغییر صدا (Voice Modulation) برای Data Augmentation
• 16. استفاده از تکنیک‌های تغییر تصویر (Image Manipulation) برای Data Augmentation
• 17. استفاده از تکنیک‌های ترکیب داده‌ها (Data Mixing) برای Data Augmentation
• 18. معماری‌های شبکه عصبی مناسب برای Fine-tuning لحن
• 19. لایه های Attention در Fine-tuning لحن
• 20. تابع ضرر (Loss Function) مناسب برای Fine-tuning لحن
• 21. معیارهای ارزیابی لحن در مدل‌های زبانی
• 22. استفاده از روش‌های ارزیابی خودکار (Automatic Evaluation) برای لحن
• 23. استفاده از روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation) برای لحن
• 24. Fine-tuning لحن برای احساسات مختلف (شادی، غم، خشم و غیره)
• 25. Fine-tuning لحن برای سبک‌های نوشتاری مختلف (رسمی، غیررسمی، طنز و غیره)
• 26. Fine-tuning لحن برای ایجاد شخصیت‌های مجازی (Virtual Characters)
• 27. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای تبلیغاتی
• 28. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای آموزشی
• 29. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای خبری
• 30. بهینه‌سازی Hyperparameterها در Fine-tuning لحن
• 31. جلوگیری از Overfitting در Fine-tuning لحن
• 32. استفاده از Regularization در Fine-tuning لحن
• 33. استفاده از Dropout در Fine-tuning لحن
• 34. استفاده از Early Stopping در Fine-tuning لحن
• 35. استفاده از Learning Rate Scheduling در Fine-tuning لحن
• 36. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning لحن
• 37. تحلیل خطاها (Error Analysis) در Fine-tuning لحن
• 38. اشکال‌زدایی (Debugging) فرآیند Fine-tuning لحن
• 39. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت Fine-tuning
• 40. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned برای لحن
• 41. مقیاس‌پذیری (Scalability) مدل‌های Fine-tuned برای لحن
• 42. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning لحن
• 43. چالش‌ها و محدودیت‌های Fine-tuning لحن
• 44. آینده Fine-tuning لحن در مدل‌های زبانی بزرگ
• 45. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک ربات چت
• 46. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک دستیار صوتی
• 47. تکنیک‌های پیشرفته Data Augmentation برای لحن
• 48. استفاده از GANها برای تولید داده‌های مصنوعی برای لحن
• 49. استفاده از VAEها برای تولید داده‌های مصنوعی برای لحن