, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی

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 بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی و مفاهیم کلیدی
  • 3. مروری بر معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
  • 4. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
  • 5. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی (Pre-training)
  • 6. مجموعه داده‌های بزرگ و استاندارد برای پیش‌فرض‌سازی
  • 7. اهداف پیش‌فرض‌سازی: پیش‌بینی کلمه بعدی و ماسک‌گذاری
  • 8. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌فرض‌شده رایج (BERT, GPT)
  • 9. مفهوم Fine-tuning و چرایی نیاز به آن
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 11. تنظیم هایپرپارامترها در فرآیند Fine-tuning
  • 12. استراتژی‌های Fine-tuning: آموزش کل مدل یا لایه‌های خاص
  • 13. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 14. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 15. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 16. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 17. Fine-tuning برای وظایف پاسخگویی به سوال
  • 18. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 19. Fine-tuning برای وظایف تحلیل احساسات
  • 20. Fine-tuning برای وظایف استخراج رابطه
  • 21. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 22. Fine-tuning برای وظایف تولید موسیقی
  • 23. Fine-tuning برای وظایف تولید تصویر (از متن)
  • 24. Fine-tuning برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
  • 25. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned: معیارهای کلیدی
  • 26. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن (BLEU, ROUGE)
  • 27. معیارهای ارزیابی وظایف طبقه‌بندی (Accuracy, F1-score)
  • 28. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning techniques)
  • 29. آموزش انتقالی (Transfer Learning) و نقش آن
  • 30. مفهوم دانش انتقالی (Transferable Knowledge)
  • 31. مدل‌های زبانی کوچک‌شده (Distilled Language Models)
  • 32. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مکالمه‌ای
  • 33. طراحی چت‌بات‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 34. تنظیم دقیق برای دستیابی به سبک‌های زبانی خاص
  • 35. ایجاد سبک نوشتاری رسمی و اداری
  • 36. ایجاد سبک نوشتاری علمی و تخصصی
  • 37. ایجاد سبک نوشتاری ادبی و هنری
  • 38. ایجاد سبک نوشتاری خبری و تحلیلی
  • 39. ایجاد سبک نوشتاری دوستانه و غیررسمی
  • 40. مدیریت واژگان و اصطلاحات خاص در Fine-tuning
  • 41. کنترل لحن و احساسات در متن تولید شده
  • 42. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 43. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 44. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning مدل‌ها
  • 45. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند Fine-tuning
  • 46. روش‌های مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 47. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
  • 48. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی و مذهبی
  • 49. کاربرد Fine-tuning در بومی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 50. تطبیق مدل‌های زبانی با زبان فارسی
  • 51. تنظیم دقیق برای لهجه‌ها و گویش‌های فارسی
  • 52. مدل‌های زبانی برای متون تاریخی و ادبی فارسی
  • 53. مدل‌های زبانی برای متون فقهی و حقوقی
  • 54. مدل‌های زبانی برای متون اقتصادی و بانکی
  • 55. مدل‌های زبانی برای متون پزشکی و سلامت
  • 56. مدل‌های زبانی برای متون آموزشی و دانشگاهی
  • 57. مدل‌های زبانی برای متون فنی و مهندسی
  • 58. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای مذهبی (سازگار)
  • 59. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای فرهنگی (سازگار)
  • 60. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای مرتبط با خانواده (سازگار)
  • 61. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای هنری (سازگار)
  • 62. Fine-tuning برای وظایف تخصصی در حوزه‌های حساس
  • 63. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات از متون فقهی
  • 64. تنظیم دقیق برای تحلیل متون تاریخی (با رویکرد رسمی)
  • 65. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متون اقتصادی (سازگار)
  • 66. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات علمی (سازگار)
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 68. آموزش با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning – PEFT)
  • 69. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 70. روش Prefix Tuning
  • 71. روش Prompt Tuning
  • 72. روش Adapter Tuning
  • 73. مقایسه روش‌های PEFT
  • 74. مبانی آموزش تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 75. کاربرد RLHF در هم‌راستاسازی مدل‌ها با ارزش‌ها
  • 76. پیاده‌سازی RLHF برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 77. ملاحظات پیاده‌سازی RLHF در ایران
  • 78. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned با معیارهای انسانی
  • 79. تست‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 80. بازخورد کاربران و بهبود مستمر مدل
  • 81. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 82. انتشار و به‌اشتراک‌گذاری مدل‌های Fine-tuned
  • 83. معماری‌های مدل‌های زبانی جدیدتر
  • 84. مدل‌های زبانی مولتی‌مدال (Multimodal Language Models)
  • 85. فرایندهای یادگیری در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 86. Fine-tuning مدل‌های مولتی‌مدال
  • 87. کاربرد مدل‌های مولتی‌مدال در تولید محتوای چندوجهی
  • 88. تولید متن از تصویر
  • 89. تولید تصویر از متن (با رعایت چارچوب)
  • 90. تولید ویدئو از متن (با رعایت چارچوب)
  • 91. تولید پاسخ‌های متنی به ورودی‌های چندوجهی
  • 92. چالش‌های Fine-tuning در بستر چندوجهی
  • 93. ارزیابی مدل‌های مولتی‌مدال
  • 94. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 95. نقش هوش مصنوعی در خلق محتوای آموزشی
  • 96. پتانسیل مدل‌های زبانی در ارتقاء آموزش
  • 97. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 98. نقش مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 99. هم‌افزایی مدل‌های زبانی و علوم انسانی
  • 100. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و فرهنگ

📚 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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی”

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

پیمایش به بالا