فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای هوشمند در طبقه‌بندی متون با استفاده از مدل‌های زبانی در بستر Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند در طبقه‌بندی متون با استفاده از مدل‌های زبانی در بستر Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. معرفی پلتفرم ابری مایکروسافت آژور برای راهکارهای هوشمند
• 3. آشنایی با محیط Azure Machine Learning و پیکربندی فضای کاری
• 4. مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های پایه در یادگیری عمیق
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 6. روش‌های توکنایز کردن و برداری‌سازی کلمات در زبان فارسی و انگلیسی
• 7. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
• 8. نحوه انتخاب مدل پایه مناسب از کاتالوگ مدل‌های آژور
• 9. بارگذاری و آماده‌سازی مدل‌های متن‌باز برای کاربردهای تخصصی
• 10. مبانی یادگیری انتقالی و اهمیت آن در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 11. آماده‌سازی مجموعه داده‌های طبقه‌بندی متون با استانداردهای آژور
• 12. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌ها در محیط Azure ML
• 13. مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 14. پیکربندی پارامترهای آموزشی در تنظیم دقیق مدل
• 15. بررسی نقش توابع زیان در بهبود دقت طبقه‌بندی متون
• 16. استفاده از منابع محاسباتی ابری و مدیریت GPU در آژور
• 17. مانیتورینگ فرآیند آموزش مدل و تحلیل منحنی‌های یادگیری
• 18. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل طبقه‌بندی با معیارهای دقت و فراخوانی
• 19. تحلیل خطاهای مدل و راهکارهای بهبود پیش‌بینی‌ها
• 20. به‌کارگیری تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 21. آشنایی با روش‌های استنتاج و استقرار مدل در سرویس‌های ابری
• 22. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها در Azure Model Registry
• 23. ایجاد نقاط پایانی استنتاج برای دسترسی به مدل در برنامه‌های کاربردی
• 24. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در بستر ابری
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌های هوشمند
• 26. مقیاس‌پذیری مدل‌های طبقه‌بندی متون در محیط‌های عملیاتی
• 27. تکنیک‌های پایش مدل پس از استقرار در محیط واقعی
• 28. آشنایی با مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
• 29. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش سوگیری
• 30. تلفیق مدل‌های طبقه‌بندی با پایگاه‌های داده در سامانه آژور
• 31. پروژه عملی: طبقه‌بندی هوشمند متون با موضوعات سازمانی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی در محیط آژور
• 33. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی در Azure ML برای تحلیل خروجی‌ها
• 34. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند از آموزش تا بازنشستگی
• 35. آینده هوش مصنوعی در پردازش زبان و کاربرد در سامانه‌های داخلی