کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های قابل درک و تحلیل با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های قابل درک و تحلیل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 6. توکن‌سازی و انواع آن
• 7. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 8. Word2Vec و GloVe
• 9. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی (GRU)
• 13. مفهوم توجه (Attention Mechanism)
• 14. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگذار (Encoder)
• 15. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگشا (Decoder)
• 16. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 17. BERT و مدل‌های مبتنی بر آن
• 18. GPT و مدل‌های مبتنی بر آن
• 19. تفاوت مدل‌های Encoder-only و Decoder-only
• 20. مفهوم fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 21. آماده‌سازی داده برای fine-tuning
• 22. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 23. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 24. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 25. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 26. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 27. Dropout و کاربرد آن
• 28. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 29. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 30. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ (QA)
• 31. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 32. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
• 33. تولید متن خلاقانه و سازگار با چارچوب شرعی
• 34. تولید محتوای آموزشی متناسب با فرهنگ اسلامی
• 35. تنظیم لحن در مدل‌های زبانی
• 36. شناخت و تحلیل لحن‌های مختلف
• 37. تولید لحن‌های رسمی و اداری
• 38. تولید لحن‌های دوستانه و صمیمی
• 39. تولید لحن‌های علمی و تخصصی
• 40. تولید لحن‌های روایی و داستانی
• 41. تولید لحن‌های آموزشی و تبیینی
• 42. تولید لحن‌های متقاعدکننده و ترغیبی (در چارچوب اسلامی)
• 43. تولید لحن‌های خبری و اطلاع‌رسان
• 44. تولید لحن‌های تحلیلی و تفسیری
• 45. تولید لحن‌های اخلاقی و تربیتی
• 46. تولید لحن‌های مناسب برای مخاطبان کودک و نوجوان
• 47. تولید لحن‌های مناسب برای مخاطبان جوان
• 48. تولید لحن‌های مناسب برای مخاطبان بزرگسال
• 49. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
• 50. معیارهای کمی برای ارزیابی لحن
• 51. معیارهای کیفی برای ارزیابی لحن
• 52. استفاده از معیارهای انسانی در ارزیابی لحن
• 53. ارزیابی سازگاری لحن با متن اصلی
• 54. ارزیابی ثبات لحن در طول متن
• 55. ارزیابی عدم وجود لحن‌های نامناسب و مغایر
• 56. روش‌های پیشرفته fine-tuning
• 57. Fine-tuning پارامتری (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 58. LoRA و کاربردهای آن
• 59. QLoRA و مزایای آن
• 60. Adapter-based Fine-tuning
• 61. Prompt Tuning
• 62. Prefix Tuning
• 63. روش‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 64. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
• 65. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات (در چارچوب اسلامی)
• 67. کاربرد مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 68. طراحی چت‌بات‌های آموزشی اسلامی
• 69. طراحی چت‌بات‌های پاسخگو به سوالات شرعی (با مجوز و چارچوب رسمی)
• 70. کاربرد مدل‌های زبانی در غربالگری محتوا (در چارچوب قوانین)
• 71. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید محتوای آموزشی دینی
• 72. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی (با دقت در حفظ مفاهیم)
• 73. کاربرد مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش اسناد حقوقی
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های اقتصادی (مطابق با مقررات)
• 76. کاربرد مدل‌های زبانی در پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 77. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 78. سوگیری در مدل‌های زبانی و روش‌های مقابله
• 79. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 80. امنیت مدل‌های زبانی
• 81. ملاحظات شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 82. مبانی فقهی استفاده از هوش مصنوعی
• 83. چارچوب‌های قانونی در حوزه محتوای دیجیتال
• 84. مسئولیت تولیدکنندگان محتوا
• 85. حقوق مصرف‌کنندگان محتوا
• 86. آینده مدل‌های زبانی و روندهای نوظهور
• 87. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 88. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 89. چالش‌های آینده در fine-tuning و تنظیم لحن
• 90. نقش متخصصان ایرانی در توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 91. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر زبان فارسی
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده