کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دستیابی به بهترین عملکرد چندوجهی
, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان دستیابی به بهترین عملکرد چندوجهی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000044180 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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 دستیابی به بهترین عملکرد 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 یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. مفاهیم پیش‌پردازش متن و توکنیزاسیون
  • 4. بردارهای کلمه و تکنیک‌های نمایش معنایی
  • 5. مدل‌های زبانی کلاسیک: N-gram و بازنمایی‌های آماری
  • 6. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه و لایه‌های آن
  • 7. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 8. کدگذار و کدگشا در معماری ترنسفورمر
  • 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: BERT و خانواده آن
  • 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: GPT و خانواده آن
  • 11. تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌های BERT و GPT
  • 12. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 13. داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 14. تابع زیان در پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 15. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 17. تنظیم دقیق برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 18. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به پرسش
  • 19. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 21. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 22. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 23. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های Prompt Engineering
  • 24. طراحی Promptهای مؤثر برای مدل‌های زبانی
  • 25. تنظیم دقیق بر روی داده‌های خاص دامنه (Domain-specific)
  • 26. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی تنظیم‌شده
  • 28. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 29. اهمیت داده‌های باکیفیت در تنظیم دقیق
  • 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
  • 31. تنظیم دقیق برای کنترل سبک و لحن خروجی
  • 32. کنترل میزان رسمی بودن یا غیررسمی بودن خروجی
  • 33. تنظیم دقیق برای تولید محتوای سازگار با چارچوب شرعی
  • 34. تولید محتوای آموزشی مطابق با موازین اسلامی
  • 35. کنترل بر میزان احترام به مقدسات در خروجی مدل
  • 36. اجتناب از تولید محتوای ترویج‌کننده موارد ممنوعه
  • 37. مدیریت خروجی‌های حساس و نامناسب
  • 38. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
  • 39. ادغام اطلاعات متنی و تصویری
  • 40. تنظیم دقیق برای تولید کپشن تصویر
  • 41. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به پرسش‌های تصویری
  • 42. تنظیم دقیق برای تولید محتوای چندرسانه‌ای
  • 43. معماری‌های مدل‌های چندوجهی
  • 44. چالش‌های مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 45. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 46. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 47. فرایند جمع‌آوری بازخورد انسانی
  • 48. طراحی تابع پاداش در RLHF
  • 49. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از مدل‌های پاداش
  • 50. کاربرد RLHF در بهبود ایمنی و همسویی مدل
  • 51. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 52. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری در متن
  • 53. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله پیش‌آموزش
  • 54. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله تنظیم دقیق
  • 55. ارزیابی مدل‌ها از نظر سوگیری جنسیتی، نژادی و قومی
  • 56. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اخلاقی و مسئولانه
  • 57. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 58. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های مدل
  • 59. تنظیم دقیق برای جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست (Misinformation)
  • 60. شناسایی و مقابله با اخبار جعلی
  • 61. تکنیک‌های راستی‌آزمایی اطلاعات توسط مدل
  • 62. تنظیم دقیق برای کنترل خلاقیت و اصالت خروجی
  • 63. توازن بین خلاقیت و پایبندی به دستورالعمل‌ها
  • 64. تکنیک‌های ارزیابی خلاقیت در متن
  • 65. تنظیم دقیق برای سناریوهای خاص کسب‌وکار
  • 66. کاربرد در خدمات مشتری و پشتیبانی
  • 67. کاربرد در تولید محتوای بازاریابی
  • 68. کاربرد در تحلیل داده‌های مشتری
  • 69. تنظیم دقیق برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. تکنیک‌های حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 71. مدل‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving models)
  • 72. تنظیم دقیق برای انطباق با مقررات محلی
  • 73. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 74. چارچوب‌های قانونی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 75. تنظیم دقیق برای کنترل جنبه‌های فنی و عملیاتی
  • 76. کاهش زمان استنتاج (Inference Time)
  • 77. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 78. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 79. مدیریت مدل‌های بزرگ و توزیع شده
  • 80. تنظیم دقیق برای بهبود قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 81. تکنیک‌های توضیح‌دهی مدل‌های زبانی
  • 82. درک دلایل پشت خروجی‌های مدل
  • 83. تنظیم دقیق برای کاربردهای آموزشی و یادگیری
  • 84. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
  • 85. سیستم‌های کمک‌آموزشی هوشمند
  • 86. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های تنظیم‌شده
  • 87. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 88. روندهای پژوهشی جدید در تنظیم دقیق
  • 89. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی ایمن و مفید

📚 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 دستیابی به بهترین عملکرد چندوجهی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا