سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توجه در LLMs: کلید فهم پردازش زبان طبیعی

کتاب توجه در LLMs: کلید فهم پردازش زبان طبیعی

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 توجه در LLMs: کلید فهم پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیسم توجه در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری عمیق چیست؟
  • 4. شبکه های عصبی چیستند؟
  • 5. نورون مصنوعی
  • 6. توابع فعال سازی
  • 7. پس انتشار (Backpropagation)
  • 8. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. بهینه سازها (Optimizers)
  • 10. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 13. واحد بازگشتی دروازه دار (GRU)
  • 14. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
  • 15. کاربردهای NLP
  • 16. چالش های NLP
  • 17. نمایش کلمات (Word Representation)
  • 18. مدل های Bag-of-Words
  • 19. مدل های TF-IDF
  • 20. فضاهای برداری کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec
  • 22. GloVe
  • 23. FastText
  • 24. مفاهیم توالی (Sequence Modeling)
  • 25. مدل های زبانی (Language Models)
  • 26. مدل های زبانی آماری
  • 27. مدل های زبانی عصبی
  • 28. مقدمه ای بر مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 29. چرا توجه لازم است؟
  • 30. محدودیت های مدل های قبلی
  • 31. مفهوم توجه در پردازش توالی
  • 32. انواع مکانیزم توجه
  • 33. توجه جمعی (Additive Attention)
  • 34. توجه ضربی (Multiplicative Attention)
  • 35. توجه مبتنی بر امتیاز (Scoring Function)
  • 36. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
  • 37. توجه در مدل های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 38. معماری ترنسفورمر
  • 39. رمزگذار (Encoder)
  • 40. رمزگشا (Decoder)
  • 41. لایه های توجه در ترنسفورمر
  • 42. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
  • 43. مزایای توجه چند سر
  • 44. مفهوم "پرسش"، "کلید" و "مقدار" (Query, Key, Value)
  • 45. محاسبه امتیاز توجه
  • 46. محاسبه وزن های توجه
  • 47. کاربرد توجه در ترجمه ماشینی
  • 48. کاربرد توجه در خلاصه سازی متن
  • 49. کاربرد توجه در پاسخ به سوال
  • 50. کاربرد توجه در تولید متن
  • 51. کاربرد توجه در تحلیل احساسات
  • 52. کاربرد توجه در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
  • 53. کاربرد توجه در برچسب گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 54. کاربرد توجه در مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 55. معماری های LLM مبتنی بر ترنسفورمر
  • 56. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 57. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 58. RoBERTa
  • 59. XLNet
  • 60. ALBERTa
  • 61. LLaMA
  • 62. PaLM
  • 63. Gopher
  • 64. Claude
  • 65. Bard
  • 66. Gemini
  • 67. مدل های LLM و توجه
  • 68. نقش توجه در فهم معنایی LLMs
  • 69. نقش توجه در تولید منسجم LLMs
  • 70. نقش توجه در مدیریت زمینه (Context Management)
  • 71. نقش توجه در جلوگیری از فراموشی
  • 72. نقش توجه در تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 73. تجسم مکانیزم توجه
  • 74. تحلیل ماتریس های توجه
  • 75. شناسایی الگوهای توجه
  • 76. چالش های توجه در LLMs
  • 77. هزینه محاسباتی توجه
  • 78. پیچیدگی حافظه توجه
  • 79. مقیاس پذیری توجه
  • 80. مشکلات توجه در توالی های طولانی
  • 81. راهکارهای بهبود مکانیزم توجه
  • 82. توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 83. توجه خطی (Linear Attention)
  • 84. توجه مبتنی بر پنجره (Windowed Attention)
  • 85. توجه مبتنی بر هیئت مدیره (Reformer)
  • 86. توجه مبتنی بر حافظه (Memory-Augmented Attention)
  • 87. توجه موضعی (Local Attention)
  • 88. توجه جهانی (Global Attention)
  • 89. توجه موقت (Temporal Attention)
  • 90. توجه مکانی (Spatial Attention)
  • 91. توجه هیبریدی (Hybrid Attention)
  • 92. آموزش LLMs و مکانیزم توجه
  • 93. مجموعه داده های آموزشی
  • 94. فرایند پیش آموزش (Pre-training)
  • 95. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 96. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 97. تاثیر مکانیزم توجه بر عملکرد LLMs
  • 98. ارزیابی LLMs و توجه
  • 99. معیارهای ارزیابی NLP
  • 100. ارزیابی توجه در وظایف مختلف

📚 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.