کتاب صوتی آموزش کاربردی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی (Flan-T5) با استفاده از تکنیک LoRA برای تحلیل و خلاصه‌سازی متون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی (Flan-T5) با استفاده از تکنیک LoRA برای تحلیل و خلاصه‌سازی متون

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

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل Flan-T5
• 3. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی فارسی و انگلیسی
• 4. اهمیت و ضرورت بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در کاربردهای صنعتی
• 5. معرفی اکوسیستم Hugging Face و ابزارهای مرتبط
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی و آماده‌سازی پیکره‌های آموزشی
• 8. روش‌های توکن‌بندی متون در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 9. مفهوم یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. آشنایی با تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد
• 11. مبانی نظری روش LoRA در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 12. بررسی تفاوت‌های Fine-tuning کامل و روش‌های PEFT
• 13. ساختار لایه‌های تطبیقی در مدل‌های زبانی
• 14. نحوه پیاده‌سازی LoRA با استفاده از کتابخانه PEFT
• 15. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 16. استراتژی‌های انتخاب داده‌های آموزشی با کیفیت
• 17. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متون و معیارهای ارزیابی آن
• 18. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای ROUGE و BLEU
• 19. آموزش مدل Flan-T5 برای وظایف خلاصه‌سازی گفتگو
• 20. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 21. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل در سناریوهای مختلف
• 22. روش‌های استنتاج سریع برای مدل‌های بهینه‌شده
• 23. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 24. مدیریت چرخه‌حیات مدل در چارچوب MLOps
• 25. نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
• 26. روش‌های کاهش تورم و فشرده‌سازی مدل‌ها
• 27. امنیت و اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
• 28. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل
• 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های مستقر شده
• 30. تجمیع نتایج و گزارش‌گیری از عملکرد مدل
• 31. راهکارهای توسعه و بهبود مدل در پروژه‌های سازمانی