اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Fairness and Bias Mitigation

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Fairness and Bias Mitigation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. آشنایی با ترانسفورمرها و مکانیسم توجه
• 4. اجزای کلیدی مدل‌های زبانی: انکودر و دیکودر
• 5. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: BERT، GPT و موارد مشابه
• 7. مفاهیم کلیدی در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 8. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 9. انواع روش‌های تنظیم دقیق: تمام پارامتر، پارامترهای افزایشی
• 10. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
• 11. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 12. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
• 13. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 14. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
• 15. تنظیم دقیق برای وظایف درک مطلب
• 16. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
• 17. معماری‌های Multi-Modal: تلفیق متن و تصویر
• 18. چارچوب‌های Multi-Modal: CLIP، ViLT و غیره
• 19. پیش‌آموزش مدل‌های Multi-Modal
• 20. تنظیم دقیق مدل‌های Multi-Modal برای وظایف بصری-زبانی
• 21. تلفیق متن و تصویر برای تولید شرح تصویر
• 22. تلفیق متن و تصویر برای پرسش و پاسخ تصویری
• 23. تلفیق متن و تصویر برای طبقه‌بندی تصاویر
• 24. تلفیق متن و تصویر برای جستجوی تصویر با متن
• 25. تلفیق متن و تصویر برای تشخیص اشیاء
• 26. مبانی انصاف (Fairness) در هوش مصنوعی
• 27. تعریف انصاف در مدل‌های زبانی
• 28. انواع سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی: جنسیتی، نژادی، سنی
• 29. شناسایی و سنجش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 30. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله پیش‌آموزش
• 31. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله تنظیم دقیق
• 32. کاهش سوگیری جنسیتی در مدل‌های زبانی
• 33. کاهش سوگیری نژادی در مدل‌های زبانی
• 34. کاهش سوگیری سنی در مدل‌های زبانی
• 35. کاهش سوگیری مذهبی در مدل‌های زبانی
• 36. کاهش سوگیری سیاسی در مدل‌های زبانی
• 37. تکنیک‌های کاهش سوگیری: Re-weighting، Adversarial Training
• 38. تکنیک‌های کاهش سوگیری: Data Augmentation، Debiasing Embeddings
• 39. ارزیابی انصاف مدل‌های زبانی
• 40. شاخص‌های ارزیابی انصاف: Demographic Parity، Equalized Odds
• 41. استانداردهای اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 43. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 44. قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی (Interpretability)
• 45. مدیریت ریسک در مدل‌های زبانی
• 46. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت و متنوع
• 47. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 48. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 49. مدیریت داده‌های حساس و حریم خصوصی
• 50. استفاده از داده‌های نمونه‌برداری شده
• 51. تنظیم دقیق برای حفظ لحن و سبک مورد نظر
• 52. سفارشی‌سازی لحن مدل برای ارتباطات رسمی
• 53. سفارشی‌سازی لحن مدل برای ارتباطات غیررسمی
• 54. تنظیم لحن برای مخاطبان مختلف (کودکان، متخصصان)
• 55. حفظ لحن محترمانه و اخلاقی
• 56. تنظیم لحن برای محتوای آموزشی
• 57. تنظیم لحن برای محتوای خبری
• 58. تنظیم لحن برای محتوای داستانی
• 59. تنظیم لحن برای پاسخ به سوالات پیچیده
• 60. تکنیک‌های ارزیابی لحن و سبک مدل
• 61. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای کنترل لحن
• 62. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت لحن
• 63. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های مخصوص لحن
• 64. ارزیابی کیفی خروجی مدل از نظر لحن
• 65. مطابقت خروجی با الزامات محتوایی رسمی
• 66. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 67. اجتناب از ترویج محتوای نامناسب
• 68. انطباق با مقررات داخلی کشور
• 69. اصول حقوقی در زمینه محتوای دیجیتال
• 70. اهمیت انطباق با آیین‌نامه‌ها
• 71. مدیریت سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی
• 72. تأثیر لحن بر درک مخاطب
• 73. تنظیم لحن برای جلوگیری از سوءتفاهم
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های آموزشی
• 75. تطبیق مدل با نیازهای بومی
• 76. توسعه مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 77. چالش‌های فرهنگی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 78. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی Multi-Modal Fairness
• 79. ارزیابی جامع مدل پس از تنظیم دقیق
• 80. تمرین عملی: تنظیم دقیق مدل برای یک وظیفه خاص
• 81. پروژه نهایی: توسعه یک سیستم مبتنی بر مدل زبانی تنظیم شده
• 82. گزارش‌نویسی و مستندسازی فرآیند تنظیم دقیق
• 83. مرور و بازنگری مدل‌ها بر اساس بازخورد
• 84. مسیرهای شغلی در حوزه مدل‌های زبانی پیشرفته
• 85. آینده پژوهی در زمینه مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 86. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی هوش مصنوعی