دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پردازش گره‌های مختلف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پردازش گره‌های مختلف

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 کنترل پردازش
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 4. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربردها
• 5. شبکه‌های دروازه بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
• 6. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 7. خود-توجه (Self-Attention) و ترانسفورمرها
• 8. معماری ترانسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 9. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization) و تاثیر آن
• 10. انواع توکن‌سازی (Tokenization) و روش‌های پیش‌پردازش متن
• 11. واژه‌نامه‌ها و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 12. بردارسازی کلمات با Word2Vec
• 13. بردارسازی کلمات با GloVe
• 14. بردارسازی کلمات با FastText
• 15. آموزش مدل‌های زبانی: روش‌های نظارت شده و بدون نظارت
• 16. تابع ضرر (Loss Function) در آموزش مدل‌های زبانی
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 18. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته: Adam، RMSprop
• 19. تنظیم بیشینه (Overfitting) و روش‌های مقابله با آن
• 20. Regularization در مدل‌های زبانی
• 21. Dropout و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در پردازش زبان طبیعی
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
• 24. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده: BERT، GPT، و موارد دیگر
• 25. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 26. کنترل بر میزان پردازش گره‌های مختلف در مدل‌های زبانی
• 27. انتخاب گره‌های مهم در مدل زبانی
• 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity، BLEU، ROUGE
• 29. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 30. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی متن
• 31. ارزیابی کیفیت تولید متن
• 32. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Interpretability)
• 33. روش‌های مصورسازی توجه (Attention Visualization)
• 34. بررسی لایه‌های مختلف مدل زبانی
• 35. شناسایی نقاط ضعف مدل زبانی
• 36. بهبود عملکرد مدل زبانی با تحلیل خطا
• 37. تاثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد مدل
• 38. تاثیر سرعت یادگیری بر عملکرد مدل
• 39. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 40. استفاده از جستجوی تصادفی (Random Search) برای تنظیم هایپرپارامترها
• 41. استفاده از بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) برای تنظیم هایپرپارامترها
• 42. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها در پردازش پرسش و پاسخ
• 43. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها در خلاصه‌سازی متن
• 44. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها در ترجمه ماشینی
• 45. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها در تولید متن
• 46. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 47. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 48. استفاده از مدل‌های زبانی در تشخیص نام موجودیت‌ها (NER)
• 49. استفاده از مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 50. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 51. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 52. پیش‌بینی آینده مدل‌های زبانی
• 53. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 54. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
• 55. مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models) و بهینه‌سازی آن‌ها
• 56. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای کاهش حجم مدل
• 57. تکنیک‌های هرس (Pruning) برای کاهش پیچیدگی مدل
• 58. استفاده از دانش‌نامه‌ها و گراف‌های دانش در مدل‌های زبانی
• 59. استفاده از مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات
• 60. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 61. منابع داده فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 62. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 63. معماری‌های جدید در مدل‌های زبانی
• 64. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
• 65. مدل‌های زبانی مبتنی بر حافظه خارجی (External Memory)
• 66. مدل‌های زبانی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 67. کاربردهای تخصصی مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف