کتاب صوتی آموزش تخصصی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (SageMaker)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (NLP & LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معرفی اکوسیستم خدمات ابری آمازون برای یادگیری ماشین
• 4. نقش و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش زبان طبیعی
• 5. مفاهیم اساسی در تنظیم دقیق مدل‌ها یا Fine-Tuning
• 6. بررسی معماری ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 7. آماده‌سازی محیط توسعه در Amazon SageMaker Studio
• 8. مدیریت داده‌ها و مجموعه‌های آموزشی در بستر ابر
• 9. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 10. انتخاب مدل پایه مناسب از کتابخانه‌های معتبر
• 11. آشنایی با مفاهیم توکن‌سازی و بازنمایی برداری کلمات
• 12. بررسی پارامترهای کلیدی در آموزش مدل‌های زبانی
• 13. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای بهینه‌سازی منابع
• 14. آشنایی با متدولوژی‌های آموزش توزیع‌شده در ابر
• 15. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه Hugging Face
• 16. پیکربندی نمونه‌های محاسباتی در SageMaker برای آموزش مدل
• 17. مدیریت حافظه و منابع گرافیکی در حین فرآیند آموزش
• 18. پیاده‌سازی روش‌های کارآمد مانند LoRA و QLoRA
• 19. نظارت بر فرآیند آموزش با استفاده از SageMaker Experiments
• 20. ارزیابی عملکرد مدل پس از تنظیم دقیق با معیارهای استاندارد
• 21. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در آموزش مدل‌های زبانی
• 22. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در SageMaker
• 23. استقرار مدل تنظیم‌دقیق‌شده به عنوان یک سرویس وب
• 24. ایجاد نقاط پایانی استنتاج در SageMaker Endpoint
• 25. بهینه‌سازی تأخیر و توان عملیاتی در استنتاج مدل
• 26. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در سرویس‌های ابری
• 27. پایبندی به اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 28. مستندسازی نتایج و گزارش‌دهی فرآیند تنظیم دقیق
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در محیط SageMaker
• 30. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبان شخصی‌سازی‌شده
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های تنظیم‌شده با سایر سرویس‌های AWS
• 32. استفاده از معماری‌های Serverless برای اجرای مدل‌های زبانی
• 33. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل در محیط عملیاتی
• 34. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی با داده‌های جدید
• 35. مدیریت هزینه‌های محاسبات ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 36. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در چرخه حیات مدل
• 37. ملاحظات فنی برای افزایش دقت مدل در کاربردهای تخصصی
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 39. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی با رعایت استانداردهای ملی
• 40. توسعه دانش فنی برای پروژه‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی