کتاب مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در فناوری اطلاعات با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در فناوری اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی
• 6. معرفی مدل‌های زبانی (Language Models)
• 7. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (Count-based Models)
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی (Predictive Models)
• 10. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 12. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 13. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری ترانسفورمر (Transformer Architecture)
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 17. توکن‌سازی (Tokenization)
• 18. مدل‌های پیش‌آموزش‌داده شده (Pre-trained Models)
• 19. مفاهیم اساسی در LLMs
• 20. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. تابع هزینه (Loss Function)
• 22. بهینه‌سازی (Optimization)
• 23. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 24. معماری‌های رایج LLMs: GPT، BERT، T5
• 25. آشنایی با GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 26. آشنایی با BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 27. آشنایی با T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 28. تفاوت‌ها و شباهت‌های معماری‌های LLMs
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. تولید متن (Text Generation)
• 31. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 32. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 33. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 34. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 35. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 36. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 37. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 38. تکمیل کد (Code Completion)
• 39. تولید کد (Code Generation)
• 40. کاربردهای LLMs در فناوری اطلاعات
• 41. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 42. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی (Chatbots and Virtual Assistants)
• 43. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 44. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی (Text Data Analytics)
• 45. پردازش زبان طبیعی در عمل
• 46. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم مبتنی بر LLM
• 47. انتخاب مدل مناسب LLM
• 48. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 49. ارزیابی عملکرد مدل
• 50. متریک‌های ارزیابی LLMs
• 51. چالش‌ها و محدودیت‌های LLMs
• 52. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ (Bias in LLMs)
• 53. تولید محتوای غیرواقعی یا گمراه‌کننده (Hallucinations)
• 54. مسائل اخلاقی در LLMs
• 55. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 56. مدل‌های زبانی بزرگ و حاکمیت داده
• 57. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 58. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و فناوری‌های مالی
• 59. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
• 60. استانداردهای ایمنی در تولید محتوای آموزشی
• 61. اصول اخلاقی در استفاده از فناوری اطلاعات
• 62. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 63. نقش LLMs در تست نرم‌افزار
• 64. استفاده از LLMs برای مستندسازی کد
• 65. توسعه رابط‌های کاربری با کمک LLMs
• 66. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 67. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ قابل تفسیر (Interpretable LLMs)
• 69. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد (Efficient LLMs)
• 70. یادگیری مستمر (Continual Learning) در LLMs
• 71. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 72. مسیرهای شغلی در حوزه LLMs
• 73. نقش متخصصان فناوری اطلاعات در عصر LLMs
• 74. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم
• 75. فرصت‌های شغلی در شرکت‌های دانش‌بنیان
• 76. کارآفرینی در حوزه LLMs
• 77. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 78. پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده با استفاده از LLM
• 79. تولید خلاصه خودکار برای مقالات علمی
• 80. سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر مستندات داخلی
• 81. تحلیل احساسات نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 82. مدل‌سازی زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 83. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل LLM برای وظیفه خاص
• 84. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط (Hugging Face Transformers)
• 85. استفاده از TensorFlow و PyTorch برای LLMs
• 86. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 87. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 88. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 89. ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها
• 90. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 91. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 92. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 93. مدل‌های زبانی و دانش جهانی (World Knowledge)
• 94. مدل‌های زبانی و استدلال (Reasoning)
• 95. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 96. تحلیل متون پزشکی و مقالات علمی
• 97. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 98. تولید گزارش‌های پزشکی
• 99. کاربرد LLMs در حوزه آموزش
• 100. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده

📚 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