, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی

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: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی

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. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های زبانی
  • 3. مفهوم و انواع fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 4. اهمیت fine-tuning برای سفارشی‌سازی مدل
  • 5. مراحل کلی فرآیند fine-tuning
  • 6. آماده‌سازی مجموعه داده برای fine-tuning
  • 7. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 8. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
  • 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 11. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده محبوب (مانند BERT، GPT)
  • 12. معیارهای انتخاب مدل پایه بر اساس وظیفه
  • 13. تنظیم پارامترهای مدل پایه برای fine-tuning
  • 14. فهم معماری مدل پایه و لایه‌های قابل تنظیم
  • 15. تکنیک‌های fine-tuning: انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 16. fine-tuning تمام لایه‌ها در مقابل fine-tuning لایه‌های نهایی
  • 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) پارامترهای مدل
  • 18. استفاده از بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
  • 19. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 20. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در fine-tuning
  • 21. روش‌های تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 22. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای تنظیم پارامترها
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی fine-tuned
  • 25. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازخوانی (Recall)، F1-Score
  • 26. معیارهای مخصوص وظایف تولید متن
  • 27. ارزیابی کیفیت تولید متن در fine-tuning
  • 28. بررسی انطباق با چارچوب‌های شرعی و قانونی در ارزیابی
  • 29. fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و طبقه‌بندی نظرات
  • 31. تشخیص موضوع (Topic Classification) و دسته‌بندی اسناد
  • 32. کاربرد fine-tuning در شناسایی هرزنامه (Spam Detection)
  • 33. fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 35. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 36. تولید پاسخ در گفتگو (Dialogue Response Generation)
  • 37. fine-tuning برای سفارشی‌سازی بیان احساسی
  • 38. شناسایی و طبقه‌بندی انواع احساسات در متن
  • 39. تنظیم مدل برای تولید متن با لحن خاص (مثبت، منفی، خنثی)
  • 40. تولید محتوای داستانی با احساسات دلخواه
  • 41. fine-tuning برای سفارشی‌سازی سبکی
  • 42. تطبیق سبک نوشتاری مدل با سبک یک نویسنده خاص
  • 43. تولید متن با لحن رسمی یا غیررسمی
  • 44. سفارشی‌سازی سبکی برای کاربردهای مختلف (خبری، ادبی، آموزشی)
  • 45. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
  • 46. روش‌های fine-tuning کارآمد از نظر پارامتر (Parameter-Efficient Fine-Tuning – PEFT)
  • 47. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 48. Adapter Layers
  • 49. Prefix Tuning
  • 50. Prompt Tuning
  • 51. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی و حافظه
  • 52. fine-tuning برای زبان فارسی
  • 53. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی برای فارسی
  • 54. مجموعه داده‌های فارسی برای fine-tuning
  • 55. ابزارها و کتابخانه‌های مفید برای fine-tuning مدل‌های فارسی
  • 56. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 57. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های fine-tuned
  • 58. ارزیابی عملکرد سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 59. fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای پیشنهاد محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 61. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 62. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا مغرضانه
  • 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های fine-tuned
  • 64. انطباق خروجی مدل با ارزش‌های اسلامی و انقلابی
  • 65. بررسی انطباق مدل با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 66. جلوگیری از ترویج موضوعات ممنوع مطلق
  • 67. مدیریت موضوعات حساس در fine-tuning
  • 68. فقه و احکام در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 69. اقتصاد و بانکداری بدون ربا در تولید محتوا
  • 70. موسیقی، هنر و سینما در چارچوب شرعی
  • 71. روان‌شناسی خانواده و ازدواج بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی
  • 72. تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
  • 73. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 74. کاربرد fine-tuning در آموزش مجازی
  • 75. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای تولید محتوای آموزشی
  • 76. ارزیابی و بهبود مدل‌های آموزشی fine-tuned
  • 77. fine-tuning برای دستیارهای صوتی و چت‌بات‌های فارسی
  • 78. طراحی مکالمات طبیعی و مفید
  • 79. ارزیابی انطباق با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 80. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 81. روندهای جدید در fine-tuning
  • 82. نقش fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی در ایران
  • 83. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 84. کاربردهای خلاقانه fine-tuning در صنایع مختلف
  • 85. تولید محتوای تبلیغاتی سازگار با فرهنگ اسلامی
  • 86. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای متون حقوقی و قضایی
  • 87. fine-tuning برای تحلیل و تولید کدهای برنامه‌نویسی
  • 88. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal) و fine-tuning آن‌ها
  • 89. fine-tuning برای وظایف تولیدی پیچیده
  • 90. بهینه‌سازی فرآیند fine-tuning برای مقیاس بزرگ
  • 91. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در fine-tuning
  • 92. fine-tuning مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models)
  • 93. مقایسه fine-tuning مدل‌های بزرگ و کوچک
  • 94. روش‌های ارزیابی عمیق‌تر برای مدل‌های fine-tuned
  • 95. تحلیل خطاهای مدل و بهبود آن‌ها
  • 96. fine-tuning برای تولید محتوای مذهبی و فرهنگی
  • 97. تولید متون تفسیری و روایی با رویکرد رسمی
  • 98. سفارشی‌سازی برای پاسخگویی به شبهات اعتقادی
  • 99. کاربرد fine-tuning در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب اسلامی)
  • 100. تولید محتوای حمایتی و آموزشی در چارچوب خانواده ایرانی

📚 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: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی”

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

پیمایش به بالا