کتاب صوتی راهنمای کاربردی توسعه و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (صوت و متن) با استفاده از معماری Qwen

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (صوت و متن) با استفاده از معماری Qwen

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

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های خانواده Qwen
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی و مدل‌های ترنسفورمر
• 5. ساختار داده‌ها و فرمت‌های ورودی برای آموزش مدل‌های چندوجهی
• 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی تخصصی
• 7. مبانی پردازش سیگنال‌های صوتی و استخراج ویژگی‌های صوتی
• 8. معرفی مدل‌های چندوجهی و نحوه ادغام داده‌های متن و صوت
• 9. کار با کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت شده در مدل‌های زبانی
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Qwen برای متون تخصصی
• 12. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 13. آشنایی با روش‌های کم‌حجم‌سازی مدل (Quantization)
• 14. تنظیم دقیق مدل برای درک و تحلیل فایل‌های صوتی
• 15. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه (Attention) در مدل‌های چندوجهی
• 16. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های صوتی با فرمت‌های استاندارد
• 17. ارزیابی عملکرد مدل در پردازش متون فارسی و انگلیسی
• 18. ارزیابی دقت مدل در بازشناسی و درک محتوای صوتی
• 19. استفاده از تکنیک LoRA برای تنظیم دقیق کارآمد مدل‌ها
• 20. به‌کارگیری QLoRA در آموزش مدل‌های چندوجهی با منابع محدود
• 21. مدیریت توکن‌بندی (Tokenization) در مدل‌های چندوجهی
• 22. استخراج ویژگی‌های معنایی از داده‌های چندوجهی
• 23. آموزش مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های مبتنی بر صوت
• 24. تنظیم پارامترهای ابر-آموزش (Hyperparameters) در مدل‌های Qwen
• 25. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در آموزش مدل
• 26. ذخیره‌سازی و مدیریت وزن‌های مدل‌های آموزش‌دیده
• 27. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های عملیاتی
• 28. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاج (Inference) سریع
• 30. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای محلی
• 32. بررسی چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 33. تکنیک‌های افزایش دقت مدل با استفاده از داده‌های ترکیبی
• 34. مقیاس‌پذیری مدل‌های چندوجهی در کاربردهای صنعتی
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج آموزش مدل
• 36. راهکارهای رفع خطاهای رایج در فرآیند تنظیم دقیق
• 37. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
• 39. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. آینده فناوری‌های چندوجهی و مدل‌های زبانی بزرگ