کتاب صوتی آموزش جامع توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با کتابخانه‌های Hugging Face در محیط‌های بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با کتابخانه‌های Hugging Face در محیط‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در عصر دیجیتال
• 2. معرفی اکوسیستم Hugging Face و ابزارهای توسعه
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 4. آشنایی با کتابخانه Transformers و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 5. مفهوم توکنایزیشن و روش‌های استانداردسازی متن
• 6. کار با مجموعه داده‌های متنی در کتابخانه Datasets
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی و چالش‌های زبانی
• 8. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متون رسمی
• 10. استخراج اطلاعات و تحلیل موجودیت‌های نامدار در متون فارسی
• 11. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های رمزگشا
• 12. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه و فنی
• 13. تکنیک‌های استنتاج و بهینه‌سازی خروجی مدل‌ها
• 14. آموزش مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی یا Fine-tuning
• 15. استفاده از روش‌های یادگیری تطبیقی برای بهبود دقت مدل
• 16. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 18. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار در محیط‌های بومی
• 19. آشنایی با مدل‌های چندزبانه و پشتیبانی از زبان فارسی
• 20. استفاده از مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به پرسش‌های تخصصی
• 21. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 22. معرفی تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت دقیق مدل‌ها
• 23. ایمنی در خروجی مدل‌ها و فیلترینگ محتوای نامناسب
• 24. اصول اخلاقی و حقوقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 25. استقرار مدل‌های زبانی در قالب وب‌سرویس‌های داخلی
• 26. بهینه‌سازی شبکه عصبی برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 27. استفاده از ابزارهای Hugging Face Hub برای مدیریت مدل‌ها
• 28. تجزیه و تحلیل خطاهای مدل و روش‌های اصلاحی
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 30. پیاده‌سازی دستیار هوشمند متنی با رعایت حریم خصوصی
• 31. روش‌های افزایش دقت مدل در حوزه‌های تخصصی و فنی
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ساختاریافته
• 33. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا استقرار عملیاتی
• 34. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای غلبه بر آن‌ها
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک برای کاربردهای بلادرنگ
• 36. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
• 37. مبانی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 38. امنیت داده‌ها در فرآیند آموزش و استنتاج مدل
• 39. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 40. آینده هوش مصنوعی در صنعت و پژوهش‌های بومی کشور