کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی و مدل‌های انتشار برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی و مدل‌های انتشار برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و تولید محتوای هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 2. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مفاهیم اساسی در یادگیری نظارت‌شده و خودنظارتی
• 4. آشنایی با توکن‌سازی و بازنمایی برداری کلمات
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل
• 6. تکنیک‌های پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه‌داده‌های متنی
• 7. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و قابلیت‌های آن‌ها
• 8. مبانی ریاضی و آماری تنظیم دقیق مدل‌ها
• 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق کامل برای مدل‌های زبانی
• 10. آشنایی با روش‌های کارآمد تنظیم دقیق پارامتر (PEFT)
• 11. پیاده‌سازی روش تنظیم دقیق با تطبیق کم‌رتبه (LoRA)
• 12. استفاده از روش QLoRA برای کاهش مصرف حافظه
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در فرآیند تنظیم دقیق
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای کمی
• 15. تکنیک‌های کاهش سوگیری و افزایش دقت در تولید محتوا
• 16. روش‌های هم‌راستاسازی مدل با دستورالعمل‌های انسانی (RLHF)
• 17. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید متن‌های تخصصی و علمی
• 18. به‌کارگیری الگوهای طراحی پرامپت برای بهبود خروجی
• 19. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل متون و استخراج اطلاعات
• 20. ساختار و معماری مدل‌های انتشار برای تولید تصویر
• 21. مبانی مدل‌های انتشار معکوس و نویززدایی
• 22. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های انتشار برای دامنه‌های خاص
• 23. تکنیک‌های کنترل تولید در مدل‌های انتشار
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های انتشار برای کاربردهای صنعتی
• 25. ارزیابی کیفیت تصاویر تولیدشده توسط مدل‌های انتشار
• 26. ترکیب مدل‌های زبانی و مدل‌های انتشار در سامانه‌های هوشمند
• 27. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 28. روش‌های استقرار مدل‌های تنظیم‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 29. مدیریت منابع محاسباتی و سخت‌افزار برای آموزش مدل‌ها
• 30. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حقوق مالکیت معنوی در آموزش مدل‌ها
• 32. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای ارتقای آن‌ها
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر دانش سازمانی
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده برداری
• 35. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل‌های زبانی
• 36. مدیریت نسخه‌بندی و پایش مدل‌های هوش مصنوعی در چرخه حیات
• 37. تجربه کاربری و تعامل هوشمند با مدل‌های تولیدی
• 38. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 39. توسعه ابزارهای نظارتی برای پایش محتوای تولیدی
• 40. آینده هوش مصنوعی مولد و رویکردهای نوین در پژوهش‌های داخلی