دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Style Mixing همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Style Mixing
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. تنظیم دقیق مدلهای زبانی: مقدمهای بر سفارشیسازی لحن
- 2. معماری Style Mixing در مدلهای زبانی: بررسی اجمالی
- 3. مبانی مدلهای زبانی بزرگ
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آنها در زبان
- 5. شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM) و بهبود عملکرد
- 6. شبکههای گیتگذاری بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
- 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدلهای زبانی
- 8. ترانسفورمرها: معماری کلیدی در مدلهای زبانی مدرن
- 9. Embedding کلمات: نمایش برداری کلمات
- 10. Word2Vec و تکنیکهای مشابه
- 11. GloVe و بررسی تفاوتها با Word2Vec
- 12. FastText و مزایای استفاده از n-gram ها
- 13. روشهای پیشآموزش مدلهای زبانی
- 14. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در مدلهای زبانی
- 15. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) و کاربردها
- 16. مجموعه دادههای بزرگ متنی برای آموزش مدلهای زبانی
- 17. ارزیابی مدلهای زبانی: معیارها و روشها
- 18. Perplexity و درک عملکرد مدل
- 19. BLEU Score و ارزیابی ترجمه ماشینی
- 20. ROUGE Score و ارزیابی خلاصهسازی متن
- 21. Fine-tuning مدلهای زبانی: اصول و تکنیکها
- 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و مزایای آن
- 23. تنظیم دقیق مدلهای از پیش آموزشدیده
- 24. یادگیری چندوظیفهای (Multi-task Learning) در مدلهای زبانی
- 25. معماری Style Mixing: مفهوم و اجزا
- 26. لایههای سبک (Style Layers) در معماری Style Mixing
- 27. مکانیسمهای ترکیب سبک در مدلهای زبانی
- 28. کنترل لحن با استفاده از Style Mixing
- 29. تأثیر Style Mixing بر تنوع خروجی مدل
- 30. تکنیکهای استخراج ویژگیهای سبک
- 31. بردار سبک (Style Vector) و نمایش لحن
- 32. استفاده از Style Mixing برای تولید متن خلاقانه
- 33. تولید داستان و شعر با کنترل لحن
- 34. تولید دیالوگ با شخصیتهای مختلف
- 35. تولید محتوای بازاریابی با لحنهای متفاوت
- 36. کاربرد Style Mixing در خلاصهسازی متن
- 37. خلاصهسازی با لحن رسمی و غیررسمی
- 38. کاربرد Style Mixing در ترجمه ماشینی
- 39. ترجمه با حفظ لحن و سبک متن اصلی
- 40. بهبود کیفیت ترجمه با استفاده از Style Mixing
- 41. تکنیکهای ارزیابی لحن مدلهای زبانی
- 42. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و ارزیابی لحن
- 43. استفاده از مقیاسهای لیکرت (Likert Scales) برای ارزیابی لحن
- 44. تأثیر دادههای آموزشی بر لحن مدل
- 45. کنترل سوگیری (Bias) در لحن مدلهای زبانی
- 46. روشهای کاهش سوگیری در دادههای آموزشی
- 47. تکنیکهای Regularization برای جلوگیری از overfitting
- 48. بهینهسازی هایپرمترها (Hyperparameter Optimization)
- 49. استفاده از الگوریتمهای جستجوی شبکه (Grid Search)
- 50. استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی Bayesian
- 51. پیادهسازی Style Mixing با استفاده از TensorFlow
- 52. پیادهسازی Style Mixing با استفاده از PyTorch
- 53. استفاده از کتابخانههای Hugging Face Transformers
- 54. مجموعه دادههای مناسب برای آموزش Style Mixing
- 55. چالشها و محدودیتهای Style Mixing
- 56. مسائل مربوط به تعبیرپذیری (Interpretability) لحن
- 57. آینده Style Mixing در مدلهای زبانی
- 58. کاربردهای نوظهور Style Mixing
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.