سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای نوین توجه در مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب کاربردهای نوین توجه در مدل‌های زبانی بزرگ

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 کاربردهای نوین توجه در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیسم توجه در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مکانیزم توجه
  • 2. تاریخچه مکانیزم توجه
  • 3. مفاهیم پایه توجه
  • 4. انواع مکانیزم توجه
  • 5. توجه خودی (Self-Attention)
  • 6. توجه متقابل (Cross-Attention)
  • 7. توجه موقعیتی (Positional Attention)
  • 8. توجه سلسله مراتبی (Hierarchical Attention)
  • 9. توجه مبتنی بر گراف (Graph-based Attention)
  • 10. توجه مقیاس‌پذیر (Scaled Dot-Product Attention)
  • 11. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
  • 12. نقش توجه در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 13. نقش توجه در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 14. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 15. نقش توجه در معماری ترنسفورمر
  • 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 17. مقدمه به مدل‌های زبانی بزرگ
  • 18. تاریخچه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 19. معماری‌های پایه LLMs (مانند BERT, GPT)
  • 20. چرا LLMs به توجه نیاز دارند؟
  • 21. کاربردهای نوین توجه در LLMs
  • 22. توجه و تولید متن (Text Generation)
  • 23. توجه و خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 24. توجه و ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 25. توجه و پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
  • 26. توجه و درک مطلب (Reading Comprehension)
  • 27. توجه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 28. توجه و تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 29. توجه و برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
  • 30. توجه و رفع ابهام معنایی واژگان (Word Sense Disambiguation - WSD)
  • 31. توجه و استنتاج زبان طبیعی (Natural Language Inference - NLI)
  • 32. توجه و تولید کد (Code Generation)
  • 33. توجه و استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 34. توجه و تجزیه و تحلیل ساختاری (Syntactic Parsing)
  • 35. توجه و تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
  • 36. توجه و مدل‌سازی گفتگو (Dialogue Modeling)
  • 37. توجه و تولید مکالمه (Conversational AI)
  • 38. توجه و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 39. توجه و درک و تولید تصاویر (Vision-Language Models)
  • 40. توجه و پردازش صدا (Speech Processing)
  • 41. توجه و رباتیک (Robotics)
  • 42. توجه و سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 43. توجه و کشف دانش (Knowledge Discovery)
  • 44. توجه و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 45. توجه و تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 46. توجه و رفع سوگیری در LLMs (Bias Mitigation)
  • 47. توجه و بهبود کارایی LLMs (Efficiency Improvements)
  • 48. توجه و مدل‌های توجه سبک (Lightweight Attention Mechanisms)
  • 49. توجه و مدل‌های توجه پراکنده (Sparse Attention Mechanisms)
  • 50. توجه و مدل‌های توجه خطی (Linear Attention Mechanisms)
  • 51. توجه و مدل‌های توجه مبتنی بر حافظه (Memory-based Attention)
  • 52. توجه و مدل‌های توجه پویا (Dynamic Attention Mechanisms)
  • 53. توجه و مدل‌های توجه قابل تنظیم (Configurable Attention Mechanisms)
  • 54. توجه و مدل‌های توجه با هزینه محاسباتی کم (Low-Cost Attention)
  • 55. توجه و مدل‌های توجه با نیاز حافظه کم (Low-Memory Attention)
  • 56. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر بزرگ (Large Transformer Models)
  • 57. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر کوچک (Small Transformer Models)
  • 58. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر تخصصی (Specialized Transformer Models)
  • 59. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر چندزبانه (Multilingual Transformer Models)
  • 60. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر متنی (Contextual Transformer Models)
  • 61. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر سلسله مراتبی (Hierarchical Transformer Models)
  • 62. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر با حافظه خارجی (External Memory Transformers)
  • 63. توجه و کاربرد در مدل‌های ترنسفورمر با دانش از پیش آموخته (Pre-trained Knowledge Transformers)
  • 64. توجه و ارزیابی مکانیزم توجه
  • 65. روش‌های بصری‌سازی توجه (Attention Visualization)
  • 66. تفسیر ماتریس‌های توجه (Interpreting Attention Matrices)
  • 67. مطالعه نقش نورون‌های توجه (Studying Attention Neurons)
  • 68. تحلیل تأثیر توجه بر عملکرد مدل
  • 69. تکنیک‌های بهینه‌سازی مکانیزم توجه
  • 70. استفاده از توجه برای بهبود قابلیت اطمینان مدل
  • 71. استفاده از توجه برای بهبود قابلیت تعمیم مدل
  • 72. استفاده از توجه برای کاهش خطاهای مدل
  • 73. استفاده از توجه برای درک روابط معنایی
  • 74. استفاده از توجه برای درک روابط نحوی
  • 75. استفاده از توجه برای درک روابط منطقی
  • 76. استفاده از توجه برای مدیریت وابستگی‌های بلندمدت
  • 77. استفاده از توجه برای انتقال دانش بین وظایف (Transfer Learning)
  • 78. استفاده از توجه برای یادگیری فشرده (Few-Shot Learning)
  • 79. استفاده از توجه برای یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 80. استفاده از توجه برای یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised Learning)
  • 81. استفاده از توجه در مدل‌های کوچک و کارآمد
  • 82. استفاده از توجه در مدل‌های با حجم بالا
  • 83. استفاده از توجه در مدل‌های زمان واقعی (Real-time Models)
  • 84. استفاده از توجه در مدل‌های آفلاین (Offline Models)
  • 85. استفاده از توجه در داده‌های متنی غیرساختاریافته
  • 86. استفاده از توجه در داده‌های متنی ساختاریافته
  • 87. استفاده از توجه در داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
  • 88. استفاده از توجه در داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 89. استفاده از توجه در داده‌های گراف (Graph Data)
  • 90. استفاده از توجه در برنامه‌های کاربردی تجاری
  • 91. استفاده از توجه در تحقیقات علمی
  • 92. چالش‌های فعلی در کاربردهای توجه
  • 93. مسائل مقیاس‌پذیری در توجه
  • 94. مسائل پیچیدگی محاسباتی در توجه
  • 95. مسائل تفسیرپذیری عمیق در توجه
  • 96. آینده مکانیزم توجه در LLMs
  • 97. پیش‌بینی روندهای آینده در توجه
  • 98. توسعه مکانیزم‌های توجه جدید
  • 99. ادغام توجه با سایر تکنیک‌های یادگیری عمیق
  • 100. تأثیر توجه بر پیشرفت‌های آینده هوش مصنوعی

📚 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.