, ,

کتاب ساخت و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد با کتابخانه Hugging Face

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 ساخت و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد با کتابخانه Hugging Face

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های هوش مصنوعی 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. آشنایی با کتابخانه Hugging Face
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 4. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. کار با مجموعه داده‌ها در Hugging Face
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 9. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 10. مبانی ترنسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
  • 11. آموزش مدل‌های ترنسفورمر از ابتدا
  • 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 13. کار با مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 14. کار با مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 15. کار با مدل‌های ترنسفورمر برای پاسخ به سؤال
  • 16. کار با مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
  • 17. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید تصویر
  • 19. مبانی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 20. معماری Diffusers برای تولید تصویر
  • 21. تنظیم دقیق مدل‌های تولید تصویر
  • 22. کار با مدل‌های تولید تصویر برای تبدیل متن به تصویر
  • 23. کار با مدل‌های تولید تصویر برای ویرایش تصویر
  • 24. کار با مدل‌های تولید تصویر برای افزایش وضوح تصویر
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های صوتی
  • 26. پردازش و تولید گفتار با Hugging Face
  • 27. کار با مدل‌های صوتی برای تبدیل متن به گفتار
  • 28. کار با مدل‌های صوتی برای تشخیص گفتار
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 32. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 34. کاربرد مدل‌های گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. کاربرد مدل‌های گراف در شیمی و زیست‌شناسی
  • 36. کاربرد مدل‌های گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 38. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌ها
  • 40. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 41. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 42. معیارهای ارزیابی برای پردازش زبان طبیعی
  • 43. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. تکنیک‌های انتخاب و استخراج ویژگی
  • 45. یادگیری عمیق برای داده‌های جدولی
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 47. ترکیب داده‌های متنی و تصویری
  • 48. ترکیب داده‌های متنی و صوتی
  • 49. کاربرد مدل‌های چندوجهی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. کاربرد مدل‌های چندوجهی در رباتیک
  • 51. بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های هوش مصنوعی
  • 52. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU, TPU)
  • 53. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 54. تکنیک‌های هرس (Pruning)
  • 55. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 56. ساخت API برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. استقرار مدل‌ها در سرویس‌های ابری
  • 58. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای آن
  • 60. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 61. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 62. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 63. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنعت
  • 64. هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا
  • 65. هوش مصنوعی مولد برای طراحی محصولات
  • 66. هوش مصنوعی مولد برای شبیه‌سازی
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید کد
  • 68. استفاده از مدل‌های تولید کد برای برنامه‌نویسی
  • 69. تکنیک‌های پیشرفته در Hugging Face Transformers
  • 70. تنظیم دقیق مدل‌های DistilBERT
  • 71. تنظیم دقیق مدل‌های RoBERTa
  • 72. تنظیم دقیق مدل‌های GPT-2
  • 73. تنظیم دقیق مدل‌های T5
  • 74. مقدمه‌ای بر کتابخانه Accelerate
  • 75. استفاده از Accelerate برای آموزش توزیع‌شده
  • 76. مقدمه‌ای بر کتابخانه Datasets
  • 77. کار با فرمت‌های مختلف داده در Datasets
  • 78. عملیات روی مجموعه داده‌ها در Datasets
  • 79. مقدمه‌ای بر کتابخانه Tokenizers
  • 80. کار با انواع Tokenizer ها
  • 81. سفارشی‌سازی Tokenizer ها
  • 82. مقدمه‌ای بر کتابخانه Evaluate
  • 83. محاسبهٔ معیارهای ارزیابی با Evaluate
  • 84. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 85. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی در امور مالی
  • 86. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی در پیش‌بینی آب و هوا
  • 87. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 88. کار با مدل‌های زبانی فارسی در Hugging Face
  • 89. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی فارسی
  • 90. کار با مدل‌های تشخیص احساسات در فارسی
  • 91. کار با مدل‌های ترجمه ماشینی فارسی
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
  • 96. مقدمه‌ای بر آیندهٔ هوش مصنوعی مولد
  • 97. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی مولد
  • 98. یادگیری مداوم در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 99. توسعهٔ سیستم‌های خودکار و هوشمند
  • 100. آیندهٔ تعامل انسان و ماشین

📚 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 ساخت و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد با کتابخانه Hugging Face”

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

پیمایش به بالا