کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای تحلیل هوشمند متن در کاربردهای سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای تحلیل هوشمند متن در کاربردهای سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی چرخه‌ حیات مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش تا تنظیم دقیق
• 4. معرفی مدل‌های زبانی متن‌باز و نقش آن‌ها در توسعه بومی
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز پایتون
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی سازمانی
• 7. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 8. تکنیک‌های نشانه‌گذاری متون فارسی و مدیریت توکن‌ها
• 9. مفهوم تنظیم دقیق و تفاوت آن با پیش‌آموزش اولیه
• 10. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و راهکارهای بهینه‌سازی حافظه
• 11. آشنایی با متدولوژی یادگیری با پارامترهای کارآمد
• 12. مبانی نظری روش تنظیم دقیق با رتبه پایین
• 13. پیاده‌سازی تکنیک لورا برای کاهش حجم محاسبات
• 14. ساختار فایل‌های پیکربندی در مدل‌های زبانی
• 15. بارگذاری مدل‌های پایه و آماده‌سازی برای آموزش
• 16. طراحی الگوهای پرسش و پاسخ برای تحلیل متن
• 17. تولید مجموعه داده‌های آموزشی با کیفیت برای تحلیل احساسات
• 18. تنظیم ابرپارامترهای آموزشی و نرخ یادگیری
• 19. ارزیابی عملکرد مدل در مراحل میانی آموزش
• 20. پایش خطای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 21. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها برای تسریع فرآیند تنظیم دقیق
• 22. تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای اجرای بهینه
• 23. ارزیابی کیفی خروجی مدل در تحلیل متون فارسی
• 24. تطبیق خروجی مدل با نیازهای تخصصی سازمان
• 25. روش‌های استنتاج سریع مدل‌های تنظیم‌دقیق‌شده
• 26. یکپارچه‌سازی مدل در سامانه‌های نرم‌افزاری سازمانی
• 27. امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی در پردازش متون
• 28. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های سروری
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش
• 30. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و گزارش‌دهی نتایج
• 31. اخلاق در توسعه و کاربرد هوش مصنوعی مطابق با موازین ملی
• 32. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در اتوماسیون اداری
• 33. تحلیل خودکار بازخوردهای مشتریان در سامانه‌های رسمی
• 34. توسعه دستیارهای هوشمند مبتنی بر دانش سازمانی
• 35. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 36. آینده هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی فارسی