کتاب توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers
, ,

کتاب توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005067 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. نکات اولیه: مفاهیم و پیش‌نیازها
  • 2. مقدمه ای بر علم داده و یادگیری ماشینی
  • 3. آشنایی با Python و محیط های توسعه
  • 4. نصب و تنظیم کتابخانه های ضروری (PyTorch/TensorFlow, Transformers, Datasets)
  • 5. مروری بر مفاهیم جبر خطی و حسابان (مقدماتی)
  • 6. آشنایی با داده‌ها: انواع داده، ساختار داده و فرمت‌ها
  • 7. پیش‌پردازش داده: پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی
  • 8. مبانی یادگیری ماشینی: آموزش، ارزیابی، و اعتبارسنجی
  • 9. معرفی مجموعه داده‌های Hugging Face Datasets
  • 10. دسترسی و مدیریت داده‌ها با کتابخانه Datasets
  • 11. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 12. ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 13. مفاهیم Attention و Self-Attention
  • 14. نگاهی به انواع مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT, T5,…)
  • 15. Tokenization: تبدیل متن به توکن و برعکس
  • 16. فراخوانی و استفاده از مدل‌های Transformers آماده
  • 17. استفاده از Pipelineهای Transformers برای وظایف مختلف
  • 18. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 19. تنظیمات اولیه مدل و انتخاب Hyperparameterها
  • 20. آموزش (Fine-tuning) یک مدل ترنسفورمر
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل (Metrics)
  • 22. بهینه‌سازی مدل: انتخاب Optimizer و Scheduler
  • 23. مدیریت حافظه و استفاده از GPU
  • 24. نوشتن Custom Dataset و Data Loader
  • 25. کار با توابع Loss و تعریف Custom Loss
  • 26. اصول جلوگیری از Overfitting و Underfitting
  • 27. تکنیک‌های Regularization
  • 28. مبانی TensorBoard و ردیابی آزمایش‌ها
  • 29. بهبود عملکرد با استفاده از Mixed Precision Training
  • 30. آموزش مدل‌های بزرگ با DeepSpeed
  • 31. آموزش مدل‌های بزرگ با کتابخانه Accelerate
  • 32. استفاده از Transformers برای پردازش زبان طبیعی (NLP):
  • 33. Classification (Text Classification, Sentiment Analysis)
  • 34. Sequence Tagging (Named Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging)
  • 35. Question Answering
  • 36. Text Summarization
  • 37. Text Generation
  • 38. Translation
  • 39. Masked Language Modeling
  • 40. استفاده از Transformers برای بینایی کامپیوتر (CV):
  • 41. Image Classification
  • 42. Object Detection
  • 43. Image Segmentation
  • 44. Image Generation
  • 45. استفاده از Transformers برای صدا (Audio):
  • 46. Speech Recognition
  • 47. Text-to-Speech
  • 48. Audio Classification
  • 49. Transfer Learning و fine-tuning در وظایف مختلف
  • 50. استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation
  • 51. مبانی Data Parallelism و Distributed Training
  • 52. استفاده از مدل‌های چند زبانی
  • 53. معرفی و استفاده از انواع Embeddingها
  • 54. ارائه راه‌حل‌هایی برای داده‌های کم‌حجم (Few-shot learning)
  • 55. ادغام مدل‌های Transformers با سایر کتابخانه‌ها
  • 56. بهینه سازی مدل برای سرعت و مصرف منابع
  • 57. ارزیابی دقیق‌تر مدل: Metrics، Confusion Matrix و گزارش عملکرد
  • 58. انتخاب و استفاده از بهترین معماری‌های Transformers
  • 59. پیاده‌سازی Custom Layers و Custom Models
  • 60. افزایش قابلیت اطمینان مدل (Robustness)
  • 61. مفاهیم Adversarial Attack و دفاع از مدل
  • 62. مبانی Bias و Fairness در مدل‌های Transformers
  • 63. آشنایی با Responsible AI و Ethical AI
  • 64. معرفی کتابخانه Transformers.js برای استفاده در مرورگر
  • 65. استقرار مدل‌ها (Deployment)
  • 66. معرفی ابزارهای استقرار مدل (Hugging Face Hub, AWS SageMaker, …)
  • 67. استقرار مدل‌ها با استفاده از Hugging Face Inference API
  • 68. ایجاد API برای مدل با استفاده از FastAPI
  • 69. استفاده از Docker برای استقرار مدل
  • 70. مانیتورینگ و لاگ‌گیری عملکرد مدل
  • 71. به‌روزرسانی مدل پس از استقرار
  • 72. استفاده از کتابخانه Gradio برای ایجاد رابط کاربری
  • 73. آموزش Model Parallelism و Data Parallelism با DeepSpeed
  • 74. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل (Model Versioning)
  • 75. انتشار و مدیریت مدل‌ها در Hugging Face Hub
  • 76. استفاده از قابلیت‌های Hub: Spaces،Datasets و مدل‌ها
  • 77. بهبود کیفیت داده‌ها: Data Curation و Data Cleaning
  • 78. استفاده از تکنیک‌های Active Learning
  • 79. مفاهیم Prompt Engineering و ایجاد Promptهای موثر
  • 80. استفاده از Prompt Engineering برای وظایف مختلف
  • 81. بهینه سازی Prompt برای مدل های مختلف
  • 82. آشنایی با Framework‌های تخصصی (مثلاً Haystack, LangChain)
  • 83. ادغام Transformers با Framework‌های متن‌باز دیگر
  • 84. تحلیل خطا و رفع مشکلات مدل
  • 85. مباحث پیشرفته در Tokenization
  • 86. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمرها (مثلاً Vision Transformers)
  • 87. آموزش Self-Supervised Learning با Transformers
  • 88. استفاده از تکنیک‌های Meta-Learning
  • 89. کاربرد Transformers در حوزه‌های خاص (مثلاً پزشکی، مالی)
  • 90. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه NLP کامل
  • 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه CV کامل
  • 92. مطالعه موردی: آموزش یک مدل Speech-to-Text
  • 93. مطالعه موردی: ایجاد یک Chatbot با استفاده از Transformers
  • 94. کار با زبان‌های مختلف و داده‌های چند زبانه
  • 95. استفاده از مدل‌های بزرگ (Large Language Models)
  • 96. فرایند Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 97. استفاده از Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 98. امنیت مدل: حفاظت از مدل در برابر حملات
  • 99. آینده یادگیری ترنسفورمرها و گرایش‌های جدید
  • 100. جمع‌بندی دوره و نکات پایانی

📚 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 توسعه و استقرار مدل‌های Hugging Face Transformers”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا