کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های منحصر به برند و هماهنگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های منحصر به برند و هماهنگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 6. توکن‌سازی و واژگان‌سازی
• 7. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 8. انواع جاسازی‌های متنی
• 9. آموزش جاسازی‌های سفارشی
• 10. مفهوم Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 11. اهمیت Fine-tuning برای کاربردهای خاص
• 12. مراحل کلی فرآیند Fine-tuning
• 13. انتخاب مدل پایه مناسب
• 14. ملاحظات انتخاب مدل پایه
• 15. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده رایج
• 16. تنظیم هایپرپارامترها برای Fine-tuning
• 17. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 18. اندازه بچ (Batch Size)
• 19. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 20. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 21. تنظیمات مربوط به Regularization
• 22. تنظیمات مربوط به Dropout
• 23. انواع داده‌های مورد نیاز برای Fine-tuning
• 24. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 25. استراتژی‌های جمع‌آوری داده
• 26. کیفیت داده و تأثیر آن بر نتایج
• 27. اندازه مجموعه داده آموزشی
• 28. ارزیابی مدل Fine-tune شده
• 29. معیارهای ارزیابی رایج
• 30. دقت (Accuracy)
• 31. دقت و بازیابی (Precision & Recall)
• 32. امتیاز F1
• 33. امتیاز BLEU و ROUGE (برای تولید متن)
• 34. ارزیابی انسانی
• 35. مدل‌سازی لحن برند (Brand Tone Modeling)
• 36. تعریف و اهمیت لحن برند
• 37. شناسایی ویژگی‌های لحن برند
• 38. جمع‌آوری داده‌های متنی با لحن مشخص
• 39. Fine-tuning مدل برای بازنمایی لحن برند
• 40. تولید محتوا با لحن برند
• 41. تطبیق لحن در پاسخ به پرسش‌ها
• 42. انطباق لحن در خلاصه‌سازی متون
• 43. تولید پیام‌های بازاریابی با لحن برند
• 44. Fine-tuning برای ایجاد هویت زبانی برند
• 45. مدل‌سازی شخصیت برند (Brand Persona)
• 46. تعریف شخصیت برند
• 47. ویژگی‌های کلیدی شخصیت برند
• 48. جمع‌آوری داده‌های متنی مطابق با شخصیت برند
• 49. Fine-tuning مدل برای بازنمایی شخصیت برند
• 50. تولید متن با شخصیت برند
• 51. تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای با شخصیت برند
• 52. استفاده از شخصیت برند در پشتیبانی مشتری
• 53. تولید محتوای رسانه‌های اجتماعی با شخصیت برند
• 54. Fine-tuning برای حفظ انسجام شخصیت برند
• 55. مدیریت چندین لحن یا شخصیت
• 56. تکنیک‌های مدیریت لحن‌های مختلف
• 57. سوئیچینگ لحن بر اساس زمینه
• 58. Fine-tuning برای سناریوهای چندلحنی
• 59. ارزیابی انسجام لحن و شخصیت
• 60. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
• 61. خلاصه‌سازی متن با لحن سفارشی
• 62. ترجمه ماشینی با لحن مشخص
• 63. تولید کد با سبک برنامه‌نویسی خاص
• 64. مدل‌سازی احساسات و لحن
• 65. تولید متن خلاقانه با لحن هدف
• 66. Fine-tuning برای دامنه‌های تخصصی (علمی، حقوقی، پزشکی)
• 67. تنظیمات خاص برای دامنه‌های حساس
• 68. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning
• 69. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 70. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 71. تأثیرات اجتماعی Fine-tuning
• 72. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 73. بررسی موارد نقض احتمالی قوانین و مقررات
• 74. ملاحظات فقهی در تولید محتوای زبانی
• 75. چارچوب‌های شرعی در زبان و بیان
• 76. قواعد فقهی در ارتباطات
• 77. استفاده از زبان مناسب در محتوای آموزشی
• 78. تطابق محتوا با موازین شرعی
• 79. رویکرد به مباحث اقتصادی و بانکی در چارچوب اسلامی
• 80. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی
• 81. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
• 82. رویکرد به مباحث روابط انسانی و خانواده
• 83. خانواده ایرانی-اسلامی
• 84. روانشناسی روابط در چارچوب فرهنگ بومی
• 85. ملاحظات مربوط به پوشش و حجاب در محتوا
• 86. الگوهای پوششی شرعی
• 87. ملاحظات مربوط به تاریخ و سیاست
• 88. منافع ملی و چارچوب رسمی
• 89. عدم مغالطه و تحریف در تاریخ
• 90. ملاحظات مربوط به علوم پزشکی و سلامت
• 91. پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 92. مبانی علمی و فقهی در علوم پزشکی
• 93. نکات فنی در پیاده‌سازی Fine-tuning
• 94. استفاده از کتابخانه‌های رایج (Hugging Face Transformers)
• 95. تکنیک‌های کاهش حافظه و افزایش سرعت
• 96. استفاده از GPU و TPU
• 97. نظارت بر فرآیند آموزش
• 98. اشکال‌زدایی (Debugging) در فرآیند Fine-tuning
• 99. بهبود مستمر مدل Fine-tune شده
• 100. پایش عملکرد مدل در طول زمان