, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making

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 لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making

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 Multi-Modal Decision Making
  • 2. مبانی معماری‌های تصمیم‌گیری چندوجهی
  • 3. اصول یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
  • 4. مفاهیم یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 5. معماری‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن
  • 6. مبانی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 7. مفهوم Fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 8. هدف‌گذاری لحن در مدل‌های زبانی
  • 9. تعریف و اندازه‌گیری لحن
  • 10. انواع لحن در ارتباطات انسانی
  • 11. شناسایی و دسته‌بندی لحن
  • 12. چالش‌های شناسایی لحن در متن
  • 13. روش‌های پیش‌پردازش متن برای Fine-tuning
  • 14. پاک‌سازی داده‌ها و حذف نویز
  • 15. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی
  • 16. توکن‌سازی و مدیریت واژگان
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 18. ایجاد داده‌های آموزشی با لحن مشخص
  • 19. جمع‌آوری مجموعه داده‌های تخصصی
  • 20. اصول طراحی مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 21. معیارهای کیفیت در مجموعه داده‌های آموزشی
  • 22. مفهوم Embeddings در مدل‌های زبانی
  • 23. Embeddings مبتنی بر کلمه
  • 24. Embeddings مبتنی بر جمله
  • 25. Embeddings مبتنی بر زمینه
  • 26. انتخاب Embeddings مناسب برای Fine-tuning
  • 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 28. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 29. مبانی Fine-tuning مدل‌های LLM
  • 30. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی
  • 31. تنظیم دقیق لایه‌های میانی
  • 32. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 33. استراتژی‌های Fine-tuning
  • 34. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌دار
  • 35. Fine-tuning بدون داده‌های برچسب‌دار (Unsupervised)
  • 36. Fine-tuning نیمه‌نظارتی (Semi-supervised)
  • 37. Fine-tuning با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 40. اندازه بچ (Batch Size)
  • 41. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 42. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
  • 43. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 44. معیارهای ارزیابی مدل Fine-tuned
  • 45. دقت (Accuracy)
  • 46. صحت (Precision)
  • 47. بازیابی (Recall)
  • 48. امتیاز F1
  • 49. معیارهای سنجش لحن
  • 50. ارزیابی کیفی لحن مدل
  • 51. تست‌های A/B برای مقایسه لحن
  • 52. کاربردهای Fine-tuning برای لحن
  • 53. تولید محتوای بازاریابی با لحن دلخواه
  • 54. تولید محتوای پشتیبانی مشتری با لحن همدلانه
  • 55. تولید محتوای آموزشی با لحن رسمی
  • 56. تولید محتوای خلاقانه با لحن طنز
  • 57. تولید پاسخ‌های مناسب برای شبکه‌های اجتماعی
  • 58. تولید محتوای متناسب با نام تجاری (Brand Voice)
  • 59. مدیریت و بروزرسانی مدل‌های Fine-tuned
  • 60. چرخه عمر مدل‌های زبانی
  • 61. بازآموزی (Re-training) مدل‌ها
  • 62. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 63. شناسایی انحرافات لحن (Drift Detection)
  • 64. تکنیک‌های Fine-tuning پیشرفته
  • 65. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning – PEFT)
  • 66. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 67. Adapter Layers
  • 68. Prompt Tuning
  • 69. Prefix Tuning
  • 70. Fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal
  • 71. ادغام اطلاعات متنی و غیرمتنی
  • 72. کاربرد داده‌های تصویری در Fine-tuning لحن
  • 73. کاربرد داده‌های صوتی در Fine-tuning لحن
  • 74. معماری‌های Multi-Modal برای درک لحن
  • 75. ارزیابی مدل‌های Multi-Modal Fine-tuned
  • 76. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های Multi-Modal
  • 77. کاربردهای Fine-tuning Multi-Modal در ارتباطات
  • 78. تولید محتوای چندرسانه‌ای با لحن یکپارچه
  • 79. تولید پاسخ‌های چندوجهی در دستیارهای مجازی
  • 80. تحلیل احساسات و لحن در محتوای چندرسانه‌ای
  • 81. مطالعات موردی در Fine-tuning لحن
  • 82. مثال‌های عملی از سفارشی‌سازی لحن
  • 83. بررسی نتایج Fine-tuning در سناریوهای واقعی
  • 84. درس‌های آموخته از پروژه‌های Fine-tuning
  • 85. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 86. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 87. شفافیت و توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 88. حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. امنیت مدل‌های Fine-tuned
  • 90. مقابله با محتوای نامناسب و سمی
  • 91. اصول تولید محتوای سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 92. مدیریت محتوای دینی و اخلاقی
  • 93. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
  • 94. انطباق با مقررات فرهنگی و اجتماعی
  • 95. تولید محتوا در چارچوب ارزش‌های ایرانی-اسلامی
  • 96. بررسی نمونه‌های عملی تولید محتوا در ایران
  • 97. مطالعه تطبیقی رویکردهای Fine-tuning در سطوح بین‌المللی و داخلی
  • 98. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی و معماری‌های تصمیم‌گیری
  • 99. توسعه مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر لحن
  • 100. تکنیک‌های جدید در PEFT

📚 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 لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making”

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

پیمایش به بالا