, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی به اطلاعات بین وجهی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی به اطلاعات بین وجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. ساختارهای داده و الگوریتم‌های مورد نیاز در مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. پیش‌پردازش متن: توکنایزرها و روش‌های نرمال‌سازی
  • 5. جاسازی کلمات (Word Embeddings) و تکنیک‌های متداول
  • 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT و مدل‌های مشابه
  • 7. آرایش لایه‌ها در مدل‌های ترنسفورمر: Encoder و Decoder
  • 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و انواع آن
  • 9. توجه چندسر (Multi-Head Attention) و اهمیت آن
  • 10. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی: اهداف و رویکردها
  • 12. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
  • 13. استراتژی‌های تنظیم دقیق: آموزش کل مدل در مقابل لایه‌های منتخب
  • 14. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 15. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 16. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
  • 17. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 18. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به پرسش
  • 19. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 21. تنظیم دقیق برای وظایف تحلیل احساسات
  • 22. تنظیم دقیق برای وظایف شناسایی موضوع (Topic Modeling)
  • 23. تنظیم دقیق برای وظایف تصحیح املایی و نگارشی
  • 24. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص ناهنجاری در متن
  • 25. تنظیم دقیق برای وظایف تولید کد
  • 26. تنظیم دقیق برای وظایف درک زبان طبیعی
  • 27. تنظیم دقیق برای وظایف تولید زبان طبیعی
  • 28. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص متن تکراری
  • 29. تنظیم دقیق برای وظایف دسته‌بندی اسناد
  • 30. تنظیم دقیق برای وظایف پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 31. تنظیم دقیق برای وظایف تکمیل جمله
  • 32. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص ابهام معنایی
  • 33. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 34. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن علمی
  • 35. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خبری
  • 36. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن حقوقی
  • 37. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن پزشکی
  • 38. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن آموزشی
  • 39. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن مذهبی (در چارچوب شرع)
  • 40. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن تاریخی
  • 41. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن اقتصادی
  • 42. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن فنی
  • 43. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن ورزشی
  • 44. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن فرهنگی
  • 45. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن هنری
  • 46. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن روانشناختی (در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 47. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 48. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های صفر (Zero-shot Learning)
  • 49. تنظیم دقیق در سناریوهای چندزبانه
  • 50. تنظیم دقیق برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 51. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم شده
  • 52. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
  • 53. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 54. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 55. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 56. مدیریت حافظه و محاسبات در تنظیم دقیق
  • 57. ابزارها و فریم‌ورک‌های محبوب برای تنظیم دقیق (مانند Hugging Face Transformers)
  • 58. نکات عملی و ترفندها در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 59. مقایسه رویکردهای مختلف تنظیم دقیق
  • 60. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 61. اخلاق در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 62. ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی در تنظیم دقیق
  • 63. تنظیم دقیق برای کاربردهای داخلی (در ایران)
  • 64. تنظیم دقیق با رعایت قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 65. تنظیم دقیق با رویکرد اسلامی و فقهی (در صورت لزوم)
  • 66. تنظیم دقیق با تأکید بر خانواده ایرانی-اسلامی
  • 67. تنظیم دقیق با رویکرد علمی و مستند
  • 68. تنظیم دقیق با پرهیز از مطالب حرام و مبتذل
  • 69. تنظیم دقیق با رعایت حدود شرعی در محتوای تولیدی
  • 70. تنظیم دقیق برای مدل‌های تخصصی
  • 71. تنظیم دقیق برای مدل‌های عمومی
  • 72. تنظیم دقیق با هدف افزایش دقت مدل
  • 73. تنظیم دقیق با هدف افزایش کارایی مدل
  • 74. تنظیم دقیق با هدف کاهش زمان استنتاج
  • 75. تنظیم دقیق با هدف کاهش مصرف منابع
  • 76. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 77. تنظیم دقیق با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 78. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تجاری
  • 79. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای پژوهشی
  • 80. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای دولتی
  • 81. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای آموزشی
  • 82. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای پزشکی
  • 83. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی
  • 84. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای فنی
  • 85. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای رسانه‌ای
  • 86. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای فرهنگی
  • 87. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اجتماعی
  • 88. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اقتصادی
  • 89. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای نظامی (با رعایت ضوابط)
  • 90. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای امنیتی (با رعایت ضوابط)
  • 91. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای ارتباطی
  • 92. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اداری
  • 93. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
  • 94. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
  • 95. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی
  • 96. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای قضایی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وزن‌دهی به اطلاعات بین وجهی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا