سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری UNIT (Unsupervised Image-to-Image Translation Networks)

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری UNIT (Unsupervised Image-to-Image Translation Networks)

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری UNIT (Unsupervised Image-to-Image Translation Networks)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مدل‌های زبانی و fine-tuning
  • 2. مقدمه به معماری UNIT
  • 3. مفاهیم کلیدی UNIT
  • 4. کاربرد UNIT در translation image-to-image
  • 5. مزایای fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 6. چالش‌های fine-tuning
  • 7. انواع fine-tuning
  • 8. fine-tuning با داده‌های برچسب‌دار
  • 9. fine-tuning با داده‌های بدون برچسب
  • 10. fine-tuning برای وظایف خاص
  • 11. fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 12. fine-tuning برای وظایف درک متن
  • 13. fine-tuning برای وظایف ترجمه
  • 14. fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی
  • 15. fine-tuning برای وظایف پاسخگویی به سوال
  • 16. fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 17. fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
  • 18. fine-tuning برای سفارشی‌سازی لحن
  • 19. تعریف لحن در مدل‌های زبانی
  • 20. اهمیت لحن در ارتباطات
  • 21. لحن‌های مختلف (رسمی، غیررسمی، طنز، جدی، علمی، ادبی و غیره)
  • 22. چالش‌های سفارشی‌سازی لحن
  • 23. روش‌های سنتی سفارشی‌سازی لحن
  • 24. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 25. معرفی معماری UNIT برای سفارشی‌سازی لحن
  • 26. ساختار کلی UNIT
  • 27. مولفه‌های اصلی UNIT (Encoder, Decoder, Discriminator)
  • 28. چگونگی کارکرد UNIT در translation image-to-image
  • 29. انتقال ویژگی‌ها بین دو حوزه
  • 30. یادگیری نگاشت (Mapping) بین دو حوزه
  • 31. عدم نیاز به جفت‌های متناظر (Paired Data)
  • 32. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن مدل‌های زبانی
  • 33. نگاشت بین لحن‌های مختلف
  • 34. آموزش UNIT برای تبدیل لحن
  • 35. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای fine-tuning UNIT
  • 36. انتخاب و آماده‌سازی داده‌ها
  • 37. داده‌های چند لحنی (Multi-tone Data)
  • 38. داده‌های یک لحنی (Single-tone Data)
  • 39. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 40. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 41. Tokenization
  • 42. Embedding
  • 43. مدل‌های زبانی پایه برای fine-tuning (مانند GPT, BERT, T5)
  • 44. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 45. معماری مدل پایه
  • 46. اندازه مدل پایه
  • 47. عملکرد مدل پایه در وظایف مرتبط
  • 48. فرایند fine-tuning مدل پایه
  • 49. تعریف تابع هزینه (Loss Function)
  • 50. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 51. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 52. اندازه بچ (Batch Size)
  • 53. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 54. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. معرفی fine-tuning مبتنی بر UNIT
  • 56. تفاوت fine-tuning سنتی با fine-tuning مبتنی بر UNIT
  • 57. مراحل fine-tuning مبتنی بر UNIT
  • 58. آماده‌سازی مدل پایه
  • 59. آماده‌سازی معماری UNIT
  • 60. آموزش مولفه‌های Encoder و Decoder UNIT
  • 61. آموزش مولفه Discriminator UNIT
  • 62. ترکیب مدل پایه و UNIT
  • 63. فرایند انتقال لحن با استفاده از UNIT
  • 64. تولید متن با لحن مورد نظر
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل fine-tuned
  • 66. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
  • 67. معیارهای ارزیابی برای لحن
  • 68. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 69. معیارهای ارزیابی خاص برای سفارشی‌سازی لحن
  • 70. دقت لحن (Tone Accuracy)
  • 71. طبیعی بودن لحن (Tone Naturalness)
  • 72. تنوع لحن (Tone Diversity)
  • 73. مقایسه با روش‌های دیگر سفارشی‌سازی لحن
  • 74. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 75. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای ربات‌های چت
  • 76. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای تولید محتوای بازاریابی
  • 77. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای نوشتن نقد و بررسی
  • 78. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای تولید داستان
  • 79. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای ترجمه خلاقانه
  • 80. کاربرد UNIT در سفارشی‌سازی لحن برای بازنویسی متن
  • 81. چالش‌ها و محدودیت‌های fine-tuning مبتنی بر UNIT
  • 82. نیاز به داده‌های با کیفیت
  • 83. پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 84. زمان و منابع محاسباتی مورد نیاز
  • 85. مشکلات مربوط به حافظه و توان محاسباتی
  • 86. راهکارهای بهبود عملکرد
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
  • 88. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگتر
  • 89. تنظیمات معماری UNIT
  • 90. بهبود تابع هزینه
  • 91. استفاده از روش‌های regularization
  • 92. مدیریت عدم تعادل داده‌ها
  • 93. بررسی جنبه‌های اخلاقی
  • 94. سوگیری در داده‌ها و لحن
  • 95. تاثیر لحن بر کاربران
  • 96. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
  • 97. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری UNIT
  • 98. پژوهش‌های آتی
  • 99. کاربردهای جدید
  • 100. پیشرفت‌های معماری UNIT

📚 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.