دوره بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های ترجیحی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های ترجیحی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مدل‌های زبانی بزرگ: تاریخچه و کاربردها
• 3. داده‌های ترجیحی: مفهوم و اهمیت
• 4. جمع‌آوری داده‌های ترجیحی: روش‌ها و چالش‌ها
• 5. برچسب‌گذاری داده‌های ترجیحی: راهنمایی‌ها و ابزارها
• 6. ارزیابی کیفیت داده‌های ترجیحی
• 7. پیش‌پردازش داده‌های ترجیحی
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 9. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 11. ترانسفورمرها: ساختار و عملکرد
• 12. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ: روش‌های سنتی
• 13. گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
• 14. بهینه‌سازی تصادفی (Stochastic Optimization)
• 15. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 16. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های ترجیحی
• 17. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning Techniques)
• 18. انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate) مناسب
• 19. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی
• 20. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی
• 21. مقدمه‌ای بر یادگیری متا (Meta-Learning)
• 22. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 24. تطبیق دامنه (Domain Adaptation)
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف خاص
• 26. خلاصه‌سازی متن با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 27. ترجمه ماشینی با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 28. تولید متن خلاقانه با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 29. پاسخ به سؤالات با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 30. تکمیل متن (Text Completion) با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 31. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارها و روش‌ها
• 32. معیارهای ارزیابی مبتنی بر انسان (Human Evaluation Metrics)
• 33. معیارهای ارزیابی خودکار (Automated Evaluation Metrics)
• 34. تحلیل خطا (Error Analysis)
• 35. بهبود عملکرد مدل‌ها با تحلیل خطا
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. روش‌های تفسیر مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. جلوگیری از سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 39. داده‌های ترجیحی برای کاهش سوگیری
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی
• 41. مسائل حقوقی مرتبط با هوش مصنوعی
• 42. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای منابع محدود
• 44. کاهش حجم مدل (Model Compression)
• 45. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 46. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ در دستگاه‌های لبه‌ای (Edge Devices)
• 48. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در صنایع مختلف
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ در پزشکی
• 50. مدل‌های زبانی بزرگ در آموزش
• 51. مدل‌های زبانی بزرگ در خدمات مشتری
• 52. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و بهینه‌سازی
• 53. تحقیقات فعلی در زمینه بهینه‌سازی مدل‌ها
• 54. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 55. ابزارهای متن‌باز برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 56. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 57. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 58. استراتژی‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
• 59. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
• 60. بهینه‌سازی توابع پاداش (Reward Functions)
• 61. یادگیری آفلاین (Offline Learning)
• 62. مدل‌های زبانی بزرگ و تولید کد
• 63. استفاده از داده‌های ترجیحی برای بهبود تولید کد
• 64. تولید مستندات کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای پردازش زبان‌های مختلف
• 66. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 67. روش‌های بهبود عملکرد مدل‌ها در زبان فارسی
• 68. کاربرد داده‌های ترجیحی در پردازش زبان فارسی
• 69. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 70. بهینه‌سازی GANs با استفاده از داده‌های ترجیحی
• 71. کاربردهای GANs در تولید داده‌های ترجیحی