دوره راهکارهای نوین فشرده‌سازی و تخصصی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای بومی و بهره‌ور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین فشرده‌سازی و تخصصی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای بومی و بهره‌ور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مروری بر معماری ترنسفورمر و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 2. آشنایی با مفهوم تقطیر دانش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. انتخاب مدل معلم و مدل دانش‌آموز برای فرآیندهای فشرده‌سازی
• 4. روش‌های استخراج دانش از لایه‌های میانی مدل‌های بزرگ
• 5. تکنیک‌های تعیین اهداف آموزشی برای مدل‌های تخصصی
• 6. اصول پیش‌پردازش داده‌های متنی برای ارتقای کیفیت مدل‌های کوچک
• 7. پیاده‌سازی روش‌های تقطیر مبتنی بر خروجی‌های نرم
• 8. بهینه‌سازی توابع زیان در فرآیند یادگیری تقطیری
• 9. استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های داده بومی برای تخصصی‌سازی مدل
• 10. تکنیک‌های فشرده‌سازی وزنی مدل‌ها بدون کاهش دقت
• 11. روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی عمیق
• 12. مبانی کوانتایزاسیون مدل برای کاهش مصرف حافظه
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های فشرده‌شده با معیارهای استاندارد
• 14. تحلیل تفاوت‌های رفتاری مدل‌های معلم و دانش‌آموز
• 15. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های کوچک برای کاربردهای خاص
• 16. استفاده از یادگیری انتقال در مدل‌های زبانی تخصصی
• 17. مدیریت حافظه در استقرار مدل‌های فشرده بر روی سخت‌افزارهای محدود
• 18. بهینه‌سازی سرعت استنتاج در محیط‌های عملیاتی
• 19. تکنیک‌های مقابله با فراموشی فاجعه‌بار در تخصصی‌سازی مدل
• 20. ارزیابی دقت مدل‌های کوچک در پاسخ به پرسش‌های تخصصی
• 21. روش‌های افزایش تفسیرپذیری مدل‌های فشرده‌شده
• 22. اصول اخلاقی و انطباق خروجی مدل با ارزش‌های فرهنگی و اسلامی
• 23. پیاده‌سازی مکانیزم‌های فیلترینگ محتوا در مدل‌های زبانی
• 24. بهینه‌سازی مدل برای پردازش متون فارسی با ساختار دستوری خاص
• 25. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود دقت مدل‌های تخصصی
• 26. تکنیک‌های ترکیب مدل‌های تخصصی برای پوشش حوزه‌های متنوع
• 27. بررسی چالش‌های استقرار مدل در محیط‌های ابری بومی
• 28. روش‌های مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
• 29. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 30. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی برای نگهداری سیستم‌های هوشمند
• 31. مطالعه موردی طراحی مدل برای دستیارهای هوشمند اداری
• 32. مطالعه موردی طراحی مدل برای تحلیل متون حقوقی و اسناد رسمی
• 33. مطالعه موردی طراحی مدل برای سامانه‌های آموزشی هوشمند
• 34. چالش‌های حفظ امنیت داده‌ها در فرآیند تخصصی‌سازی
• 35. راهکارهای کاهش هزینه محاسباتی در چرخه‌ حیات مدل
• 36. تلفیق دانش متخصصان انسانی در فرآیند بهینه‌سازی
• 37. ارزیابی مدل‌های فشرده در مواجهه با ورودی‌های نویزدار
• 38. به‌کارگیری تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی برای داده‌های محدود
• 39. سیاست‌های به‌روزرسانی مدل‌های تخصصی در محیط‌های عملیاتی