کتاب LLMs4All: کاوش در کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در سراسر رشته‌های علمی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 LLMs4All: کاوش در کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در سراسر رشته‌های علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و علوم داده
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. تاریخچه و تکامل LLMs
  • 5. معماری‌های اصلی LLMs: Transformer, GPT, BERT و غیره
  • 6. اصول کار LLMs: رمزگشایی و پیش‌بینی توکن
  • 7. داده‌های آموزشی و تأثیر آن بر عملکرد LLMs
  • 8. مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) ضروری برای LLMs
  • 9. ارزیابی و سنجش LLMs: معیارها و متدولوژی‌ها
  • 10. معرفی مجموعه داده‌های رایج برای آموزش و ارزیابی LLMs
  • 11. آشنایی با کتابخانه‌های نرم‌افزاری LLMs: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face
  • 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با LLMs
  • 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: فرآیند و چالش‌ها
  • 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 15. استفاده از LLMs برای تولید متن و محتوا
  • 16. استفاده از LLMs برای ترجمه ماشینی
  • 17. استفاده از LLMs برای پاسخ به سؤالات و پرسش و پاسخ
  • 18. استفاده از LLMs برای خلاصه‌سازی متن
  • 19. کاربرد LLMs در تشخیص احساسات و تحلیل عواطف
  • 20. کاربرد LLMs در تشخیص و تولید گفتار
  • 21. کاربرد LLMs در ربات‌های گفتاری (Chatbots)
  • 22. کاربرد LLMs در کدنویسی و برنامه‌نویسی
  • 23. کاربرد LLMs در حوزه‌ی پزشکی و سلامت
  • 24. کاربرد LLMs در کشف دارو و تحقیقات پزشکی
  • 25. کاربرد LLMs در علوم زیستی و ژنومیک
  • 26. کاربرد LLMs در علوم اجتماعی و رفتاری
  • 27. کاربرد LLMs در اقتصاد و امور مالی
  • 28. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
  • 29. کاربرد LLMs در حقوق و علوم سیاسی
  • 30. کاربرد LLMs در هنر و ادبیات
  • 31. کاربرد LLMs در موسیقی
  • 32. کاربرد LLMs در بازی‌سازی
  • 33. کاربرد LLMs در بازاریابی و تبلیغات
  • 34. کاربرد LLMs در علوم محیطی و پایداری
  • 35. کاربرد LLMs در مهندسی و علوم کامپیوتر
  • 36. کاربرد LLMs در فیزیک و علوم پایه
  • 37. کاربرد LLMs در شیمی
  • 38. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMs
  • 39. مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs: تعصب، حریم خصوصی و غیره
  • 40. راه‌های کاهش سوگیری در LLMs
  • 41. مقایسه LLMs با سایر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 42. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 43. ادغام LLMs با تصاویر و ویدئوها
  • 44. مدل‌های زبانی بزرگ چندزبانه
  • 45. روش‌های ارتقاء عملکرد LLMs
  • 46. آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته آموزش LLMs
  • 47. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای استنتاج سریع
  • 48. استفاده از LLMs برای پردازش زبان در مقیاس بزرگ
  • 49. فناوری‌های مرتبط با LLMs: محاسبات توزیع‌شده و GPU
  • 50. معرفی چارچوب‌ها و پلتفرم‌های ابری برای LLMs
  • 51. برنامه‌های کاربردی LLMs در فضای ابری
  • 52. ایجاد و مدیریت API برای LLMs
  • 53. امنیت و حفاظت از LLMs
  • 54. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در دنیای واقعی
  • 55. تاثیر LLMs بر مشاغل و بازار کار
  • 56. آینده LLMs: روندها و نوآوری‌ها
  • 57. نقش LLMs در اتوماسیون و هوشمندسازی
  • 58. LLMs و اینترنت اشیا (IoT)
  • 59. LLMs و متاورس
  • 60. LLMs و واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
  • 61. نقش LLMs در توسعه نرم‌افزار
  • 62. ادغام LLMs با پایگاه داده‌ها و سیستم‌های مدیریت اطلاعات
  • 63. توسعه ابزارهای مبتنی بر LLMs برای محققان
  • 64. استفاده از LLMs برای تجزیه و تحلیل داده‌های علمی
  • 65. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزارهای امنیتی
  • 66. LLMs و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 67. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (XAI)
  • 68. بررسی اجمالی مدل‌های زبانی بزرگ منبع باز
  • 69. معرفی پروژه‌های متن‌باز برای LLMs
  • 70. نقش جامعه در توسعه و پیشرفت LLMs
  • 71. چگونگی مشارکت در توسعه LLMs
  • 72. مقایسه LLMs با مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based Models)
  • 73. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر دانش
  • 74. ترکیب LLMs و مدل‌های مبتنی بر دانش
  • 75. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 76. ارزیابی داده‌های تولید شده توسط LLMs
  • 77. نقش LLMs در توسعه هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 78. چالش‌های رسیدن به AGI با استفاده از LLMs
  • 79. آینده پژوهش در حوزه LLMs
  • 80. فناوری‌های نوظهور در حوزه LLMs
  • 81. استفاده از LLMs برای تشخیص تقلب و کلاهبرداری
  • 82. استفاده از LLMs در تحلیل اخبار و اطلاعات
  • 83. نقش LLMs در مبارزه با اطلاعات نادرست و اخبار جعلی
  • 84. چگونه LLMs به بهبود دسترسی به اطلاعات کمک می‌کنند
  • 85. اثرات زیست محیطی آموزش و استفاده از LLMs
  • 86. پایداری و LLMs: راهکارهای کاهش مصرف انرژی
  • 87. بررسی تأثیر LLMs بر آموزش و مهارت‌های مورد نیاز
  • 88. بازاندیشی در مورد نقش انسان در عصر LLMs
  • 89. ایجاد سیاست‌ها و مقررات برای استفاده از LLMs
  • 90. آینده‌ی تعامل انسان و ماشین با حضور LLMs
  • 91. آینده‌ی علوم و فناوری با محوریت LLMs
  • 92. جمع‌بندی و مرور کلی مباحث دوره
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در کار با LLMs
  • 94. منابع و مراجع برای مطالعات بیشتر
  • 95. ارائه نمونه پروژه‌ها و کاربردهای عملی LLMs
  • 96. راهنمایی برای انتخاب بهترین LLMs برای نیازهای مختلف
  • 97. آماده‌سازی برای آزمون‌ها و گواهینامه‌های LLMs
  • 98. ارائه فرصت‌های شغلی مرتبط با LLMs
  • 99. نقش LLMs در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 100. نتیجه‌گیری و سخن 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.