کتاب کشف وظایف کارآمد در سیستم‌های سازمانی با بازیابی معنایی و رتبه‌بندی مبتنی بر LLM
, ,

کتاب کشف وظایف کارآمد در سیستم‌های سازمانی با بازیابی معنایی و رتبه‌بندی مبتنی بر LLM

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013003 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 کشف وظایف کارآمد در سیستم‌های سازمانی با بازیابی معنایی و رتبه‌بندی مبتنی بر LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش اطلاعات و بازیابی دانش

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. مروری بر انواع معماری‌های LLM
  • 4. نقش LLM ها در بازیابی اطلاعات
  • 5. معرفی مفاهیم بازیابی معنایی
  • 6. الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات سنتی
  • 7. ضعف‌های روش‌های سنتی در بازیابی دانش
  • 8. مفاهیم اساسی در مورد جاسازی (embeddings)
  • 9. جاسازی کلمات و جملات: Word2Vec, GloVe, Sentence-BERT
  • 10. کاربرد جاسازی‌ها در بازیابی معنایی
  • 11. معرفی مفهوم rationale در هوش مصنوعی
  • 12. اهمیت rationale در توضیح‌پذیری مدل
  • 13. Rationale-Augmented Retrieval: مفهوم و مزایا
  • 14. ساختار و عملکرد مدل‌های Rationale-Augmented Retrieval
  • 15. معرفی مقاله "Rationale-Augmented Retrieval with Constrained LLM Re-Ranking for Task Discovery"
  • 16. مروری بر چالش‌های کشف وظایف در سیستم‌های سازمانی
  • 17. فرآیند کلی بازیابی و رتبه‌بندی در سیستم‌های اطلاعاتی
  • 18. معرفی مفهوم رتبه‌بندی مجدد (re-ranking)
  • 19. اهمیت رتبه‌بندی مجدد در بهبود دقت بازیابی
  • 20. رتبه‌بندی مبتنی بر LLM: مفهوم و مزایا
  • 21. مروری بر روش‌های رتبه‌بندی LLM
  • 22. مقایسه روش‌های رتبه‌بندی مختلف
  • 23. مفهوم constraint و محدودیت در LLM
  • 24. اهمیت محدودیت در رتبه‌بندی مبتنی بر LLM
  • 25. معرفی مدل LLM Constrained Re-Ranking در مقاله
  • 26. جزئیات معماری Constrained LLM Re-Ranking
  • 27. آموزش و بهینه‌سازی مدل Constrained LLM Re-Ranking
  • 28. استفاده از rationale در فرآیند رتبه‌بندی
  • 29. پیاده‌سازی rationale در Constrained LLM Re-Ranking
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های بازیابی اطلاعات
  • 31. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات: Precision, Recall, F1-score
  • 32. شاخص‌های ارزیابی رتبه‌بندی: NDCG, MAP
  • 33. مقایسه نتایج مدل مقاله با روش‌های دیگر
  • 34. بررسی نتایج و تحلیل عملکرد Constrained LLM Re-Ranking
  • 35. بهبود و بهینه‌سازی مدل: نکات و ترفندها
  • 36. کاربرد عملی Constrained LLM Re-Ranking در کشف وظایف
  • 37. کشف وظایف: تعریف و اهمیت
  • 38. شناسایی وظایف در سیستم‌های سازمانی
  • 39. استفاده از Constrained LLM Re-Ranking برای کشف وظایف
  • 40. مثال‌های کاربردی از کشف وظایف با LLM
  • 41. پیاده‌سازی یک سیستم نمونه برای کشف وظایف
  • 42. ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی
  • 43. آشنایی با کتابخانه‌های Python برای NLP و بازیابی اطلاعات
  • 44. انتخاب و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 45. پیش‌پردازش داده‌ها: Tokenization, Cleaning, Normalization
  • 46. ایجاد مجموعه داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 47. آموزش و ارزیابی مدل Constrained LLM Re-Ranking
  • 48. تنظیم پارامترهای مدل و بهینه‌سازی
  • 49. استفاده از تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 50. مقایسه و انتخاب بهترین مدل
  • 51. ادغام مدل بازیابی در سیستم‌های سازمانی
  • 52. API و رابط‌های کاربری برای دسترسی به مدل
  • 53. مدیریت و نگهداری سیستم بازیابی اطلاعات
  • 54. مقیاس‌پذیری و عملکرد سیستم بازیابی
  • 55. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 56. بررسی چالش‌های موجود در پیاده‌سازی
  • 57. محدودیت‌های مدل LLM و راه‌حل‌های احتمالی
  • 58. چالش‌های مربوط به داده‌ها و کیفیت آن‌ها
  • 59. بررسی Bias و راه‌حل‌های کاهش آن
  • 60. آینده بازیابی اطلاعات و LLM
  • 61. روندها و تحولات در زمینه بازیابی اطلاعات
  • 62. نقش هوش مصنوعی در آینده سیستم‌های اطلاعاتی
  • 63. ادغام multi-modal information retrieval
  • 64. کاربرد LLM در زبان‌های مختلف
  • 65. بررسی کاربردهای فراتر از کشف وظایف
  • 66. استفاده از LLM در پاسخ به سؤالات
  • 67. خلاصه‌سازی اسناد با استفاده از LLM
  • 68. تولید محتوای مرتبط با داده‌های بازیابی شده
  • 69. کشف الگوها و دانش پنهان با LLM
  • 70. بهبود تجربه کاربری در سیستم‌های اطلاعاتی
  • 71. شخصی‌سازی نتایج بازیابی
  • 72. ارائه توضیحات و شفاف‌سازی نتایج
  • 73. استفاده از feedback کاربر برای بهبود عملکرد
  • 74. بررسی case study های موفق
  • 75. مطالعه موردی: استفاده در یک سازمان بزرگ
  • 76. مطالعه موردی: کاربرد در حوزه سلامت
  • 77. مطالعه موردی: استفاده در کسب و کارهای کوچک و متوسط
  • 78. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای اجرای LLM
  • 79. بهینه‌سازی عملکرد LLM بر روی GPU و TPU
  • 80. استفاده از تکنیک‌های Quantization و Distillation
  • 81. مدیریت منابع و بهینه‌سازی هزینه
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته در بازیابی اطلاعات
  • 83. بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف دانش
  • 84. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 85. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 86. بررسی روش‌های پیشرفته رتبه‌بندی
  • 87. ترکیب روش‌های مختلف بازیابی
  • 88. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 89. مبانی یادگیری تقویتی در بازیابی اطلاعات
  • 90. استفاده از reinforcement learning برای بهبود رتبه‌بندی
  • 91. چشم‌انداز و جهت‌گیری‌های پژوهشی آینده
  • 92. مسائل باز در زمینه بازیابی اطلاعات و LLM
  • 93. تحقیقات در زمینه توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 94. ارتقاء مدل‌ها به سمت تفسیرپذیری بیشتر
  • 95. امنیت و حفاظت از داده‌ها در بازیابی اطلاعات
  • 96. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLM
  • 97. اخلاق در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • 98. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و ارزیابی
  • 99. بهبود مداوم سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 100. اصول نگهداری و بروزرسانی سیستم

📚 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 کشف وظایف کارآمد در سیستم‌های سازمانی با بازیابی معنایی و رتبه‌بندی مبتنی بر LLM”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا