کتاب معماری، قوانین مقیاس‌پذیری و اقتصاد مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری، قوانین مقیاس‌پذیری و اقتصاد مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. مروری بر تاریخچه و تکامل LLMs
• 4. کاربردهای LLMs در دنیای امروز
• 5. معماری ترانسفورمر: بلوک‌های ساختاری LLMs
• 6. مکانیسم Attention: هسته اصلی ترانسفورمر
• 7. لایه‌های Embeddings: تبدیل کلمات به بردارهای عددی
• 8. لایه‌های Feedforward: پردازش اطلاعات در LLMs
• 9. لایه‌های نرمال‌سازی و Residual Connections
• 10. معماری Encoder-Decoder و انواع LLMs
• 11. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive)
• 12. مدل‌های زبانه‌ای Masked (Masked Language Models)
• 13. جریان داده‌ها و فرایند آموزش LLMs
• 14. داده‌های آموزشی: منبع تغذیه LLMs
• 15. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
• 16. Tokenization: تبدیل متن به توکن‌ها
• 17. جایگاه توکن‌ها در آموزش LLMs
• 18. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی
• 19. تابع زیان (Loss Function) در LLMs
• 20. بهینه‌سازها: SGD، Adam و انواع دیگر
• 21. شاخص‌های ارزیابی LLMs
• 22. اندازه‌گیری دقت و صحت مدل
• 23. ارزیابی در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی
• 24. قوانین مقیاس‌پذیری: مقدمه‌ای بر افزایش ابعاد
• 25. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 26. تأثیر مجموعه داده بر عملکرد
• 27. رابطه بین اندازه مدل، مجموعه داده و عملکرد
• 28. هزینه‌های محاسباتی و اقتصادی در LLMs
• 29. محدودیت‌های مقیاس‌بندی: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 30. مقیاس‌بندی مدل‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 31. استفاده از محاسبات موازی
• 32. آموزش توزیع‌شده: تقسیم بار محاسباتی
• 33. مدل‌های بزرگ: چالش‌ها و راهکارها
• 34. بهینه‌سازی حافظه و سرعت
• 35. تکنیک‌های کاهش محاسبات
• 36. فرایند استنتاج (Inference) در LLMs
• 37. بهینه‌سازی استنتاج: سرعت و کارایی
• 38. کمیت‌سازی (Quantization)
• 39. آشنایی با کتابخانه‌های LLMs
• 40. TensorFlow و PyTorch: چارچوب‌های اصلی
• 41. Hugging Face Transformers: ابزار قدرتمند
• 42. معماری GPT: مروری عمیق
• 43. معماری BERT: مروری عمیق
• 44. معماری T5: مروری عمیق
• 45. معماری LLaMA: مروری عمیق
• 46. مقایسه معماری‌های مختلف LLMs
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 48. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 49. استفاده از داده‌های کم‌حجم در تنظیم دقیق
• 50. آموزش با کمترین داده (Few-shot learning)
• 51. آموزش بدون نظارت (Unsupervised learning)
• 52. استفاده از آموزش تقویتی (Reinforcement Learning)
• 53. روش‌های تقویتی در LLMs
• 54. تولید متن: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 55. مدیریت و کنترل تولید متن
• 56. راه‌حل‌های رفع خطاهای تولید
• 57. ارزیابی خروجی‌های تولید شده
• 58. قابلیت تفسیر LLMs
• 59. چالش‌های شفافیت و قابلیت توضیح
• 60. سوگیری و انصاف در LLMs
• 61. اقتصاد LLMs: هزینه‌ها و فرصت‌ها
• 62. هزینه آموزش و استنتاج
• 63. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر LLMs
• 64. اثرات اقتصادی LLMs
• 65. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 66. چالش‌های اخلاقی LLMs
• 67. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 68. محدودیت‌ها و خطرات بالقوه LLMs
• 69. آینده LLMs: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 70. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 71. ادغام LLMs با سایر فناوری‌ها
• 72. نقش LLMs در اتوماسیون
• 73. LLMs و توسعه نرم‌افزار
• 74. چالش‌های فنی در آینده
• 75. نقش پژوهش و توسعه
• 76. آینده پژوهی در LLMs
• 77. بهره‌وری و کارایی در LLMs
• 78. مدل‌های کم‌هزینه و کم‌مصرف
• 79. ملاحظات زیست‌محیطی در LLMs
• 80. معماری‌های جدید LLMs
• 81. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 82. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 83. مدل‌سازی زبانی با ساختارهای گراف
• 84. مدیریت و حفظ نسخه‌های LLMs
• 85. استفاده از ابزارهای نظارت و مانیتورینگ
• 86. امنیت و حفاظت از LLMs
• 87. چگونگی مقابله با حملات adversarial
• 88. ارزیابی پیشرفته LLMs
• 89. آزمایش‌های A/B و اندازه‌گیری‌های دقیق
• 90. فرایند مهندسی سریع (Prompt Engineering)
• 91. طراحی و بهینه‌سازی Prompts
• 92. بهبود عملکرد با مهندسی Prompt
• 93. نقش داده‌های با کیفیت در عملکرد LLMs
• 94. جمع‌آوری و انتخاب داده‌های مناسب
• 95. تکنیک‌های کاهش Noise در داده‌ها
• 96. بهبود کیفیت داده‌ها
• 97. همکاری انسان و هوش مصنوعی در LLMs
• 98. نقش انسان در فرایند آموزش
• 99. نقش انسان در فرایند استفاده از LLMs
• 100. آینده آموزش و مهارت‌های مورد نیاز

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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