ضبط نماذج الصور باستخدام النمذجة الانتشارية

يقدم هذا المقرر تدريبًا عمليًا للمهتمين ببناء وتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للصور باستخدام تقنيات النمذجة الانتشارية. يبدأ المقرر بشرح أساسيات عمليات الانتشار الأمامية والعكسية، ومكونات معمارية Stable Diffusion مثل U-Net، VAE، والمشفّرات النصية. يُدرس كذلك توظيف تقنيات Low-Rank Adaptation (LoRA) لتمكين عملية التدريب بكفاءة على أجهزة الحاسوب الشخصية، مع مقارنة الأداء والتوازن بين التخصيص الكامل وضبط المعلمات المحدود. كما يشمل إعداد مجموعات البيانات، تعديل المعاملات، وإدارة نقاط الحفظ مع الحفاظ على تعميم النموذج.

• تطبيق تقنيات LoRA لتدريب فعال على أجهزة ذات قدرة محدودة
• مقارنة الأداء بين الضبط الكامل وضبط المعلمات المحدود
• تحضير مجموعات البيانات وضبط المعاملات الفائقة
• إدارة نقاط الحفظ مع الحفاظ على جودة النموذج

• معرفة أساسية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي
• الاستعداد للتطبيق العملي والتدريب