کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتشار اطلاعات در گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتشار اطلاعات در گراف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی گراف دانش و مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه در نظریه گراف
• 3. ساختارهای داده گراف
• 4. الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 5. کاربرد گراف در نمایش دانش
• 6. مدل‌های زبانی سنتی (N-grams, LSA)
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مدرن (RNN, LSTM)
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای متن
• 9. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 10. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 11. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
• 12. هدف fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 13. چالش‌های fine-tuning
• 14. معرفی fine-tuning برای کنترل انتشار اطلاعات
• 15. مفهوم انتشار اطلاعات در گراف
• 16. مدل‌های انتشار اطلاعات (SIR, SIS)
• 17. کاربرد مدل‌های انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 18. ارتباط بین مدل‌های زبانی و انتشار اطلاعات
• 19. fine-tuning مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی انتشار
• 20. شناسایی گره‌های تأثیرگذار در گراف
• 21. شاخص‌های مرکزی بودن در گراف
• 22. روش‌های شناسایی رهبران فکری
• 23. fine-tuning برای یافتن گره‌های تأثیرگذار
• 24. کنترل انتشار اطلاعات از طریق حذف گره
• 25. کنترل انتشار اطلاعات از طریق معرفی گره
• 26. استراتژی‌های کاهش انتشار اطلاعات
• 27. fine-tuning برای طراحی استراتژی‌های کنترلی
• 28. معیارهای ارزیابی fine-tuning
• 29. دقت (Precision) و بازیابی (Recall) در پیش‌بینی انتشار
• 30. نرخ انتشار و میزان تأثیرگذاری
• 31. ارزیابی مدل‌های fine-tuned شده
• 32. مجموعه داده‌های استاندارد برای fine-tuning
• 33. مجموعه داده‌های گراف با اطلاعات انتشار
• 34. مجموعه داده‌های متنی مرتبط با موضوع
• 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 36. پاکسازی متن و نرمال‌سازی
• 37. تبدیل گراف به فرمت قابل استفاده مدل
• 38. نمایش متغیرهای گراف برای مدل زبانی
• 39. تنظیم هایپرپارامترها در fine-tuning
• 40. نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
• 41. اندازه بچ و تعداد دوره‌های آموزشی
• 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 43. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر (Grid Search, Random Search)
• 44. مقایسه مدل‌های fine-tuned با مدل‌های پایه
• 45. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی
• 46. تجزیه و تحلیل نتایج fine-tuning
• 47. شناسایی نقاط ضعف و قوت مدل
• 48. بهبود مدل بر اساس تحلیل نتایج
• 49. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
• 50. حریم خصوصی و امنیت اطلاعات
• 51. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 52. کاربرد fine-tuning در مسائل امنیتی سایبری (با رعایت قوانین)
• 53. مقدمه‌ای بر امنیت اطلاعات در شبکه‌های اطلاعاتی
• 54. شناسایی نفوذ با استفاده از مدل‌های زبانی
• 55. پیش‌بینی حملات سایبری با تحلیل الگوها
• 56. fine-tuning برای تشخیص بدافزار (با رویکرد آموزشی)
• 57. شناسایی محتوای نامناسب (با رعایت قوانین)
• 58. فیلترینگ محتوا در سامانه‌های آموزشی
• 59. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات گمراه‌کننده
• 60. fine-tuning برای دسته‌بندی محتوا
• 61. کاربرد fine-tuning در بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. شخصی‌سازی محتوا برای کاربران
• 63. توصیه مقالات علمی و آموزشی
• 64. fine-tuning برای بهبود دقت توصیه‌ها
• 65. ملاحظات فقهی و شرعی در محتوا (با رعایت چارچوب رسمی)
• 66. اصول کلی در تولید محتوای آموزشی
• 67. جواز شرعی استفاده از مدل‌های زبانی
• 68. حدود شرعی در انتشار و دریافت اطلاعات
• 69. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌های گراف
• 70. حفظ اطلاعات شخصی و محرمانگی
• 71. ملاحظات مربوط به حاکمیت داده‌ها
• 72. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 73. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 74. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 75. استانداردهای زبانی و سبکی در تولید محتوا
• 76. استفاده از زبان فارسی روان و علمی
• 77. اجتناب از ادبیات نامناسب و مبتذل
• 78. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه‌های دینی
• 79. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
• 80. بازنگری و به‌روزرسانی مدل‌های fine-tuned
• 81. پایش مستمر عملکرد مدل
• 82. انطباق با تغییرات قوانین و مقررات
• 83. توسعه مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
• 84. کاربرد در حوزه آموزش مجازی
• 85. کاربرد در تحلیل داده‌های علمی
• 86. کاربرد در مدیریت دانش سازمانی
• 87. پروژه‌های عملی fine-tuning
• 88. مثال کاربردی: کنترل انتشار اطلاعات در یک شبکه علمی
• 89. مثال کاربردی: شناسایی منابع اطلاعاتی موثق
• 90. مثال کاربردی: طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند
• 91. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی در ایران
• 92. روندهای جدید در fine-tuning
• 93. چشم‌انداز توسعه مدل‌های بومی
• 94. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی کشور
• 95. تکنیک‌های پیشرفته‌تر fine-tuning (مانند LoRA)
• 96. fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
• 97. خلاصه‌سازی متون علمی
• 98. تولید متن خلاقانه (با رعایت چارچوب)
• 99. ترجمه ماشینی (با ملاحظات فرهنگی)
• 100. پایان‌نامه‌ها و مقالات مرتبط با fine-tuning