کتاب انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
, ,

کتاب انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000074274 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 انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 6. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 9. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
  • 10. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
  • 11. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 14. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 15. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 16. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 19. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 20. شبکه‌های زایشی مولد (GAN)
  • 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): معماری ترنسفورمر
  • 22. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 23. رمزگذارها و رمزگشاها در ترنسفورمرها
  • 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده: BERT و GPT
  • 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 26. انتخاب خودکار الگوریتم: چالش‌ها و رویکردها
  • 27. معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 28. مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها در مجموعه داده‌های مختلف
  • 29. خودکارسازی انتخاب الگوریتم با استفاده از متا-یادگیری
  • 30. کشف الگوریتم‌های جدید: رویکردهای مبتنی بر جستجو
  • 31. جستجوی تصادفی و بهینه‌سازی مبتنی بر جمعیت
  • 32. الگوریتم‌های ژنتیک برای انتخاب و تنظیم هایپرپارامتر
  • 33. بهینه‌سازی بیزی برای انتخاب الگوریتم
  • 34. یادگیری تقویتی برای انتخاب الگوریتم
  • 35. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای توصیف و انتخاب الگوریتم
  • 36. تولید خودکار کد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 37. ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ با تکنیک‌های جستجوی خودکار
  • 38. سیستم‌های توصیه‌گر برای انتخاب الگوریتم
  • 39. استفاده از دانش دامنه برای راهنمایی انتخاب الگوریتم
  • 40. چالش‌های تفسیرپذیری در انتخاب خودکار الگوریتم
  • 41. توسعه چارچوب‌های خودکار برای انتخاب الگوریتم
  • 42. ارزیابی و اعتبارسنجی سیستم‌های انتخاب خودکار الگوریتم
  • 43. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پردازش زبان طبیعی
  • 44. کاربردها: انتخاب الگوریتم در بینایی ماشین
  • 45. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 46. کاربردها: انتخاب الگوریتم در حوزه مالی
  • 47. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. کاربردها: انتخاب الگوریتم در رباتیک
  • 49. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 50. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 51. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 52. کاربردها: انتخاب الگوریتم در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 53. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. کاربردها: انتخاب الگوریتم در یادگیری ماشین فدرال
  • 55. کاربردها: انتخاب الگوریتم در پردازش جریان داده
  • 56. کاربردها: انتخاب الگوریتم در تشخیص ناهنجاری
  • 57. کاربردها: انتخاب الگوریتم در مسائل زمان واقعی
  • 58. کاربردها: انتخاب الگوریتم در سیستم‌های خودمختار
  • 59. ملاحظات اخلاقی در انتخاب خودکار الگوریتم
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها و انتخاب الگوریتم
  • 61. سوگیری در الگوریتم‌ها و چگونگی کاهش آن
  • 62. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل‌های انتخاب الگوریتم
  • 63. قابلیت اطمینان و استحکام الگوریتم‌های انتخاب شده
  • 64. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 65. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 66. مستندسازی فرآیند انتخاب الگوریتم
  • 67. استانداردسازی در انتخاب و کشف الگوریتم
  • 68. روندهای آینده در انتخاب و کشف خودکار الگوریتم
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ برای کشف الگو در داده‌ها
  • 70. استفاده از LLMs برای تولید فرضیه‌های علمی
  • 71. LLMs در تحلیل و خلاصه‌سازی متون علمی
  • 72. LLMs برای پرسش و پاسخ در حوزه تخصصی
  • 73. LLMs در ترجمه و بومی‌سازی محتوا
  • 74. LLMs برای تولید کد و تست خودکار
  • 75. LLMs در ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 76. LLMs برای کشف روابط بین مفاهیم
  • 77. LLMs و یادگیری ماشینی مبتنی بر دانش
  • 78. LLMs و استدلال منطقی در یادگیری ماشین
  • 79. LLMs برای خودکارسازی وظایف تکراری
  • 80. LLMs در توسعه سیستم‌های خبره
  • 81. LLMs و تعامل انسان و ماشین
  • 82. LLMs برای شخصی‌سازی تجربیات آموزشی
  • 83. LLMs در تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 84. LLMs برای تولید محتوای خلاقانه
  • 85. LLMs و مدل‌سازی زبان برای کاربردهای خاص
  • 86. LLMs برای پیش‌پردازش و غنی‌سازی داده‌ها
  • 87. LLMs و اکتشاف دانش در پایگاه‌های داده بزرگ
  • 88. LLMs به عنوان ابزاری برای تحقیق و توسعه
  • 89. آینده انتخاب و کشف الگوریتم با LLMs
  • 90. مقیاس‌پذیری سیستم‌های انتخاب خودکار الگوریتم
  • 91. آموزش و ارزیابی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 92. انتخاب الگوریتم مبتنی بر نیازهای کاربردی
  • 93. کشف الگوریتم‌های بهینه برای کاربردهای نوین
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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 انتخاب و کشف خودکار الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا