کتاب دستیار هوشمند زبان و توصیه در سیستم‌های پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دستیار هوشمند زبان و توصیه در سیستم‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
• 5. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
• 6. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 7. درختان تصمیم
• 8. جنگل‌های تصادفی
• 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 10. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. مدل‌های زبانی سنتی
• 15. مدل‌های زبانی آماری
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. مدل‌های ترنسفورمر: BERT
• 20. مدل‌های ترنسفورمر: GPT
• 21. مبانی مدل‌های زبان و توصیه (LLaRA)
• 22. طراحی معماری LLaRA
• 23. آموزش مدل‌های LLaRA
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLaRA
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های LLaRA
• 26. کاربردهای مدل‌های زبان در سیستم‌های توصیه‌گر
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با استفاده از LLM
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری با استفاده از LLM
• 29. ترکیب مدل‌های محتوا و همکاری با LLM
• 30. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 31. مراحل ساخت یک سیستم توصیه‌گر
• 32. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های توصیه‌گر
• 33. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. انتخاب الگوریتم‌های توصیه‌گر مناسب
• 35. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های توصیه‌گر
• 36. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های توصیه‌گر
• 37. تست و ارزیابی نهایی سیستم توصیه‌گر
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در محیط واقعی
• 39. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. کاربردهای پیشرفته LLM در سیستم‌های هوشمند
• 45. تولید متن خلاقانه با LLM
• 46. خلاصه‌سازی متن با LLM
• 47. ترجمه ماشینی با LLM
• 48. پاسخگویی به پرسش با LLM
• 49. ربات‌های گفتگو (Chatbots) مبتنی بر LLM
• 50. تولید کد با LLM
• 51. تحلیل احساسات با LLM
• 52. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLM
• 53. شناسایی روابط با LLM
• 54. سیستم‌های پرسش و پاسخ دقیق (QA)
• 55. سیستم‌های استنتاج سوال (Question Generation)
• 56. مدل‌های زبانی برای درک مطلب (Reading Comprehension)
• 57. مدل‌های زبانی برای تولید زبان طبیعی (NLG)
• 58. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
• 59. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
• 60. مدل‌های زبانی برای درک معنایی عمیق
• 61. مدل‌های زبانی برای استدلال منطقی
• 62. مدل‌های زبانی برای حل مسائل پیچیده
• 63. مدل‌های زبانی برای یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLM
• 65. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در LLM
• 66. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning) با LLM
• 67. یادگیری بدون شات (Zero-shot Learning) با LLM
• 68. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 69. تنظیم دقیق پارامتری (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 70. لوآ (LoRA) برای تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
• 71. آموزش توزیع شده مدل‌های زبان بزرگ
• 72. فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 73. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای LLM
• 74. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبان بزرگ
• 75. هرس (Pruning) مدل‌های زبان بزرگ
• 76. ارزیابی سوگیری (Bias) در LLM
• 77. کاهش سوگیری در LLM
• 78. تفسیرپذیری مدل‌های زبان بزرگ (XAI for LLM)
• 79. ابزارهای بصری‌سازی برای LLM
• 80. روش‌های استخراج دانش از LLM
• 81. کاربرد LLM در پردازش داده‌های ساختاریافته
• 82. کاربرد LLM در پردازش داده‌های نیمه ساختاریافته
• 83. کاربرد LLM در پردازش داده‌های بدون ساختار
• 84. LLM در حوزه سلامت و پزشکی
• 85. LLM در حوزه آموزش و یادگیری
• 86. LLM در حوزه مالی و بانکداری اسلامی
• 87. LLM در حوزه حقوق و قضایی
• 88. LLM در حوزه صنعت و تولید
• 89. LLM در حوزه خدمات مشتریان
• 90. LLM در حوزه رسانه و سرگرمی
• 91. LLM در حوزه پژوهش و توسعه
• 92. آینده مدل‌های زبان بزرگ و سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. ملاحظات شرعی و فقهی در هوش مصنوعی و LLM
• 94. دستورالعمل‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 95. تدوین چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 96. همکاری انسان و هوش مصنوعی در سیستم‌های پیشرفته
• 97. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره

📚 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