فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی پلتفرم هوش مصنوعی Hugging Face برای توسعه مدل‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پلتفرم هوش مصنوعی Hugging Face برای توسعه مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اکوسیستم هوش مصنوعی و جایگاه پلتفرم Hugging Face
• 2. معرفی کتابخانه‌های اصلی Hugging Face و نصب محیط توسعه
• 3. آشنایی با ساختار و نحوه کارکرد Hugging Face Hub
• 4. مدیریت مدل‌ها و مجموعه‌داده‌ها در مخازن ابری
• 5. مفاهیم پایه توکنایزر و پیش‌پردازش متن در مدل‌های زبانی
• 6. کار با کتابخانه Transformers و بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 7. استفاده از پایپ‌لاین‌های آماده برای تحلیل متن
• 8. استخراج ویژگی‌های متنی با مدل‌های برداری
• 9. آموزش مدل‌های دسته‌بندی متن با استفاده از روش تنظیم دقیق
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص در زبان فارسی
• 11. کار با مجموعه‌داده‌های متنی و استانداردهای کتابخانه Datasets
• 12. فیلتر کردن و پاک‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با معیارهای استاندارد
• 14. آشنایی با مدل‌های مبتنی بر معماری ترنسفورمر
• 15. کار با مدل‌های BERT و مشتقات آن برای پردازش زبان طبیعی
• 16. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ به سوال با مدل‌های زبانی
• 17. استفاده از مدل‌های ترجمه ماشینی در پلتفرم Hugging Face
• 18. خلاصه‌سازی متون با استفاده از مدل‌های تولیدی
• 19. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. استفاده از ابزارهای Hugging Face برای بینایی ماشین
• 21. پردازش تصاویر با استفاده از مدل‌های ViT
• 22. ترکیب مدل‌های چندرسانه‌ای در پروژه‌های هوشمند
• 23. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای استنتاج سریع
• 24. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل
• 25. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 26. کار با سرویس Inference API برای فراخوانی مدل‌ها
• 27. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها با استفاده از Git در پلتفرم
• 28. رعایت اخلاق حرفه‌ای و سوگیری در آموزش مدل‌های زبانی
• 29. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌ها در جامعه کاربری
• 30. ساخت رابط کاربری ساده برای مدل‌ها با استفاده از Spaces
• 31. پیکربندی محیط‌های اجرای ابری برای آموزش مدل
• 32. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 33. کار با مدل‌های چندزبانه و پشتیبانی از زبان فارسی
• 34. استفاده از کتابخانه Accelerate برای توزیع آموزش مدل
• 35. مبانی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 36. امنیت در استفاده از مدل‌های متن‌باز و مدیریت دسترسی‌ها
• 37. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ در ایران
• 38. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل احساسات با ابزارهای Hugging Face
• 39. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش مدل‌های سنگین
• 40. آینده هوش مصنوعی و نقش پلتفرم‌های متن‌باز در توسعه بومی