سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه مدل‌های LLM چندوجهی: گام‌های اولیه برای نوآوران

کتاب توسعه مدل‌های LLM چندوجهی: گام‌های اولیه برای نوآوران

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 توسعه مدل‌های LLM چندوجهی: گام‌های اولیه برای نوآوران

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مدل های LLM چندوجهی
  • 2. تعریف مدل های LLM چندوجهی
  • 3. چرایی اهمیت مدل های LLM چندوجهی
  • 4. کاربردهای بالقوه مدل های LLM چندوجهی
  • 5. چالش های فعلی در مدل های LLM چندوجهی
  • 6. مروری بر معماری های LLM سنتی
  • 7. مبانی مدل های زبانی بزرگ (LLM)
  • 8. انواع معماری های LLM (ترنسفورمر، RNN، LSTM)
  • 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 10. کدگذاری و رمزگشایی (Encoder-Decoder)
  • 11. روش های آموزش LLM (پیش-آموزش، تنظیم دقیق)
  • 12. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 13. مفاهیم پایه در بینایی کامپیوتر (CV)
  • 14. مفاهیم پایه در پردازش سیگنال
  • 15. مقدمه ای بر داده های چندوجهی
  • 16. تعریف داده های چندوجهی
  • 17. انواع داده های چندوجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
  • 18. فرمت های داده های چندوجهی
  • 19. چالش های کار با داده های چندوجهی
  • 20. اهمیت همگام سازی داده های چندوجهی
  • 21. نمایش داده های چندوجهی
  • 22. روش های نمایش متن (Word Embeddings, Sentence Embeddings)
  • 23. روش های نمایش تصویر (CNN Features, Vision Transformers)
  • 24. روش های نمایش صدا (Audio Embeddings)
  • 25. روش های نمایش ویدئو (Video Embeddings)
  • 26. چالش های نمایش و ادغام داده های چندوجهی
  • 27. معماری های پایه برای مدل های LLM چندوجهی
  • 28. ادغام نمایش های مختلف
  • 29. معماری های مبتنی بر توجه چندوجهی
  • 30. معماری های مبتنی بر ادغام فیچر (Feature Fusion)
  • 31. معماری های مبتنی بر مدل های جداگانه و ترکیب نتایج
  • 32. معماری های مبتنی بر کانال های موازی
  • 33. معماری های مبتنی بر کانال های سریالی
  • 34. معماری های مبتنی بر کانال های ترکیبی
  • 35. معماری های مبتنی بر گراف (Graph-based Architectures)
  • 36. معماری های مبتنی بر شبکه های عصبی گراف (GNNs)
  • 37. معماری های مبتنی بر ادغام با گراف دانش (Knowledge Graphs)
  • 38. معماری های مبتنی بر مدل های مولد (Generative Models)
  • 39. مدل های LLM چندوجهی مولد
  • 40. مدل های LLM چندوجهی تمایزگرا (Discriminative Models)
  • 41. مبانی یادگیری عمیق برای مدل های چندوجهی
  • 42. تابع هزینه (Loss Functions) برای مدل های چندوجهی
  • 43. بهینه سازی (Optimization) برای مدل های چندوجهی
  • 44. تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 45. روش های آموزش مدل های LLM چندوجهی
  • 46. استراتژی های پیش-آموزش (Pre-training Strategies)
  • 47. پیش-آموزش با مجموعه داده های عظیم چندوجهی
  • 48. اهداف پیش-آموزش (Masked Language Modeling, Image-Text Matching)
  • 49. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 50. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 51. یادگیری نیمه نظارت (Semi-supervised Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 53. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های LLM چندوجهی
  • 54. تنظیم دقیق برای وظایف خاص (Task-specific Fine-tuning)
  • 55. تنظیم دقیق با داده های برچسب گذاری شده
  • 56. تنظیم دقیق با داده های بدون برچسب
  • 57. تنظیم دقیق با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 58. تنظیم دقیق با یادگیری چندوظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 59. مجموعه داده های مهم برای مدل های LLM چندوجهی
  • 60. مجموعه داده های متنی-تصویری (Text-Image Datasets)
  • 61. مجموعه داده های متنی-صوتی (Text-Audio Datasets)
  • 62. مجموعه داده های متنی-ویدئویی (Text-Video Datasets)
  • 63. مجموعه داده های چندوجهی برای وظایف خاص
  • 64. چالش های جمع آوری و برچسب گذاری داده های چندوجهی
  • 65. روش های ارزیابی مدل های LLM چندوجهی
  • 66. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 67. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 68. ارزیابی کیفیت تصویر تولید شده
  • 69. ارزیابی کیفیت پاسخ به سوالات چندوجهی
  • 70. ارزیابی قابلیت درک چندوجهی
  • 71. مقایسه مدل ها با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 72. اهمیت داده های تست و اعتبارسنجی
  • 73. کاربردهای پیشرفته مدل های LLM چندوجهی
  • 74. تولید متن از تصویر (Image Captioning)
  • 75. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
  • 76. پرسش و پاسخ چندوجهی (Multimodal Question Answering)
  • 77. توصیف ویدئو (Video Description)
  • 78. شناسایی اشیاء و صحنه ها با استفاده از متن
  • 79. جستجوی چندوجهی (Multimodal Search)
  • 80. تولید محتوای خلاقانه چندوجهی
  • 81. ترجمه چندوجهی (Multimodal Translation)
  • 82. ربات های مکالمه ای چندوجهی (Multimodal Chatbots)
  • 83. دستیارهای مجازی هوشمند (Intelligent Virtual Assistants)
  • 84. کاربردهای در پزشکی و سلامت
  • 85. کاربردها در آموزش
  • 86. کاربردها در سرگرمی و رسانه
  • 87. کاربردها در رباتیک
  • 88. کاربردها در طراحی و معماری
  • 89. چالش های عملی و اخلاقی در توسعه LLM های چندوجهی
  • 90. تعصب در داده ها و مدل ها
  • 91. شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability)
  • 92. امنیت و حفظ حریم خصوصی
  • 93. مسئولیت پذیری
  • 94. کارایی محاسباتی و مصرف انرژی
  • 95. نیاز به سخت افزار قدرتمند
  • 96. کاهش هزینه های آموزش و استنتاج
  • 97. آینده مدل های LLM چندوجهی
  • 98. روندهای تحقیقاتی جاری
  • 99. مدل های LLM چندوجهی بزرگتر و قدرتمندتر
  • 100. ادغام بیشتر ابعاد (Modalities)

📚 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.