سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های یادگیری خودنظارتی در مدل‌های خودتکامل

کتاب استراتژی‌های یادگیری خودنظارتی در مدل‌های خودتکامل

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 استراتژی‌های یادگیری خودنظارتی در مدل‌های خودتکامل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی خودتکامل (Self-Evolving Language Models)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر یادگیری خودنظارتی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مبانی یادگیری عمیق
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. ترانسفورمرها
  • 7. مفاهیم کلیدی در مدل‌های خودتکامل
  • 8. تکامل داروینی
  • 9. الگوریتم‌های ژنتیک
  • 10. برنامه‌نویسی ژنتیک
  • 11. یادگیری تقویتی
  • 12. مقدمه بر یادگیری خودنظارتی
  • 13. هدف یادگیری خودنظارتی
  • 14. مزایای یادگیری خودنظارتی
  • 15. مقایسه با یادگیری نظارت شده
  • 16. مقایسه با یادگیری بدون نظارت
  • 17. انواع وظایف پیش‌بینی در یادگیری خودنظارتی
  • 18. وظایف پیش‌بینی پیکسل
  • 19. وظایف پیش‌بینی کلمه
  • 20. وظایف پیش‌بینی ویژگی
  • 21. وظایف پیش‌بینی ساختار
  • 22. مقدمه بر مدل‌های خودتکامل
  • 23. هدف مدل‌های خودتکامل
  • 24. کاربردهای مدل‌های خودتکامل
  • 25. چالش‌های مدل‌های خودتکامل
  • 26. مقدمه بر استراتژی‌های یادگیری خودنظارتی در مدل‌های خودتکامل
  • 27. ترکیب یادگیری خودنظارتی و خودتکامل
  • 28. مزایای این ترکیب
  • 29. چالش‌های این ترکیب
  • 30. استراتژی‌های مبتنی بر پیش‌بینی خودکار
  • 31. پیش‌بینی پیکسل‌های از دست رفته (Image Inpainting)
  • 32. پیش‌بینی کلمات از دست رفته (Masked Language Modeling)
  • 33. پیش‌بینی ترتیب داده‌ها
  • 34. پیش‌بینی پارامترهای مدل
  • 35. استراتژی‌های مبتنی بر تولید داده
  • 36. تولید داده‌های جدید مشابه داده‌های موجود
  • 37. تولید داده‌های مصنوعی با ویژگی‌های دلخواه
  • 38. استراتژی‌های مبتنی بر بازسازی داده
  • 39. بازسازی داده‌های ورودی پس از اعمال تغییرات
  • 40. بازسازی داده‌ها در فضای پنهان (Latent Space Reconstruction)
  • 41. استراتژی‌های مبتنی بر مقایسه و تمایز
  • 42. یادگیری تمایز بین نمونه‌های مثبت و منفی
  • 43. یادگیری تمایز بین نمونه‌های مشابه و غیرمشابه
  • 44. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری سلسله مراتبی
  • 45. یادگیری نمایش‌های سلسله مراتبی از داده‌ها
  • 46. یادگیری ویژگی‌های انتزاعی در سطوح مختلف
  • 47. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پاداش (Reward-Based Learning)
  • 48. تعریف توابع پاداش برای وظایف خودنظارتی
  • 49. بهینه‌سازی مدل بر اساس پاداش
  • 50. استراتژی‌های مبتنی بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 51. استفاده از GANs برای تولید داده‌های پیش‌بینی شده
  • 52. استفاده از GANs برای ارزیابی کیفیت پیش‌بینی‌ها
  • 53. استراتژی‌های مبتنی بر شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 54. استفاده از Autoencoders برای بازسازی و استخراج ویژگی
  • 55. کاربرد Autoencoders در وظایف پیش‌بینی
  • 56. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری نمایندگی (Representation Learning)
  • 57. یادگیری نمایندگی‌های غنی و قابل تعمیم
  • 58. کاربرد نمایندگی‌های آموخته شده در وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
  • 59. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر تباین (Contrastive Learning)
  • 60. معرفی یادگیری مبتنی بر تباین
  • 61. تکنیک‌های رایج در یادگیری مبتنی بر تباین
  • 62. کاربرد یادگیری مبتنی بر تباین در مدل‌های خودتکامل
  • 63. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی آینده (Predictive Coding)
  • 64. مبانی نظری Predictive Coding
  • 65. کاربرد Predictive Coding در مدل‌های خودتکامل
  • 66. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی گذشته (Retroactive Prediction)
  • 67. مبانی نظری Retroactive Prediction
  • 68. کاربرد Retroactive Prediction در مدل‌های خودتکامل
  • 69. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر تطابق (Matching-Based Learning)
  • 70. تشخیص تطابق بین بخش‌های مختلف داده
  • 71. کاربرد در تشخیص الگوها و روابط
  • 72. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی تغییر (Change Prediction)
  • 73. پیش‌بینی چگونگی تغییر داده‌ها در طول زمان
  • 74. کاربرد در مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 75. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر انطباق (Adaptation Learning)
  • 76. توانایی مدل برای انطباق با داده‌های جدید
  • 77. کاربرد در محیط‌های پویا
  • 78. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر اکتشاف (Exploration Learning)
  • 79. تشویق مدل به کاوش در فضای داده‌ها
  • 80. کاربرد در کشف الگوهای جدید
  • 81. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر تصحیح خطا (Error Correction Learning)
  • 82. یادگیری از اشتباهات پیش‌بینی
  • 83. بهبود عملکرد مدل با گذشت زمان
  • 84. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی علت و معلول (Causality Prediction)
  • 85. شناسایی روابط علت و معلولی در داده‌ها
  • 86. کاربرد در درک عمیق‌تر داده‌ها
  • 87. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی هدف (Goal Prediction)
  • 88. پیش‌بینی اهداف یا مقاصد در داده‌ها
  • 89. کاربرد در سیستم‌های خودران
  • 90. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی هدف‌گذاری شده (Intent Prediction)
  • 91. استنتاج نیات و مقاصد کاربران
  • 92. کاربرد در تعامل انسان و ماشین
  • 93. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی رویداد (Event Prediction)
  • 94. پیش‌بینی وقوع رویدادهای آتی
  • 95. کاربرد در تحلیل سری‌های زمانی
  • 96. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی وضعیت (State Prediction)
  • 97. پیش‌بینی وضعیت بعدی یک سیستم
  • 98. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های دینامیک
  • 99. استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر پیش‌بینی الگو (Pattern Prediction)
  • 100. شناسایی و پیش‌بینی الگوهای تکرار شونده

📚 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.