, ,

کتاب دستیارهای هوشمند نسل بعد: قدرت مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 دستیارهای هوشمند نسل بعد: قدرت مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: On-device LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به دستیارهای هوشمند نسل بعد
  • 2. چشم‌انداز دستیارهای هوشمند
  • 3. چالش‌های دستیارهای هوشمند فعلی
  • 4. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 5. تکامل LLMs
  • 6. معرفی LLMs روی دستگاه (On-Device LLMs)
  • 7. مزایای LLMs روی دستگاه
  • 8. کاربردهای LLMs روی دستگاه
  • 9. تفاوت LLMs ابری و روی دستگاه
  • 10. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
  • 11. معماری LLMs روی دستگاه
  • 12. مفاهیم پایه LLMs
  • 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 14. توکنایزیشن و امبدینگ
  • 15. معماری ترنسفورمر
  • 16. انواع معماری‌های LLM
  • 17. مدل‌های زبانی کوچک (SLMs)
  • 18. بهینه‌سازی LLMs برای دستگاه‌های محدود
  • 19. کوچک‌سازی مدل (Model Compression)
  • 20. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 21. هرس کردن (Pruning)
  • 22. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 23. روش‌های آموزش LLMs روی دستگاه
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 25. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 26. آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
  • 27. روش‌های بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 28. شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی (AI Accelerators)
  • 29. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 30. پردازنده‌های تنسور (TPUs)
  • 31. پردازنده‌های نورومورفیک (Neuromorphic Processors)
  • 32. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای LLMs روی دستگاه
  • 33. کامپایلرهای تخصصی
  • 34. کتابخانه‌های بهینه‌سازی
  • 35. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین روی دستگاه
  • 36. ملاحظات مصرف انرژی
  • 37. مدیریت حافظه در دستگاه‌های محدود
  • 38. پردازش موازی روی دستگاه
  • 39. معماری‌های هیبریدی (ابری و روی دستگاه)
  • 40. طراحی رابط کاربری برای دستیارهای هوشمند نسل بعد
  • 41. تجربه کاربری (UX)
  • 42. تعامل طبیعی زبان (NLU)
  • 43. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 44. مدیریت مکالمه
  • 45. درک زمینه (Context Understanding)
  • 46. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 47. شخصی‌سازی دستیار هوشمند
  • 48. تنظیمات ترجیحی کاربر
  • 49. یادگیری عادات کاربر
  • 50. پیش‌بینی نیازهای کاربر
  • 51. کاربردهای LLMs روی دستگاه در حوزه‌های مختلف
  • 52. دستیارهای شخصی
  • 53. دستیارهای کاری
  • 54. دستیارهای آموزشی
  • 55. دستیارهای پزشکی
  • 56. دستیارهای بازی
  • 57. دستیارهای خودرو
  • 58. دستیارهای خانگی هوشمند
  • 59. کاربردها در پردازش تصویر و صدا
  • 60. ترکیب LLMs با سایر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 61. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 62. ترجمه ماشینی روی دستگاه
  • 63. خلاصه‌سازی متن روی دستگاه
  • 64. پاسخ به سوالات روی دستگاه
  • 65. تولید محتوای خلاقانه روی دستگاه
  • 66. تحلیل احساسات روی دستگاه
  • 67. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) روی دستگاه
  • 68. برچسب‌گذاری بخشی از گفتار (POS Tagging) روی دستگاه
  • 69. تشخیص گفتار روی دستگاه
  • 70. تبدیل گفتار به متن روی دستگاه
  • 71. تبدیل متن به گفتار روی دستگاه
  • 72. شناسایی هویت صدا روی دستگاه
  • 73. تولید موسیقی و صدا روی دستگاه
  • 74. امنیت و حریم خصوصی در LLMs روی دستگاه
  • 75. رمزنگاری داده‌ها
  • 76. حفاظت از داده‌های حساس
  • 77. مدیریت دسترسی
  • 78. آموزش بدون افشای داده (Federated Learning)
  • 79. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 80. اخلاق در دستیارهای هوشمند
  • 81. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 82. عدالت و انصاف
  • 83. مسئولیت‌پذیری
  • 84. تاثیرات اجتماعی دستیارهای هوشمند
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs روی دستگاه
  • 86. هزینه‌های توسعه
  • 87. پیچیدگی فنی
  • 88. نیاز به تخصص
  • 89. مقیاس‌پذیری
  • 90. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 91. استانداردها و پروتکل‌ها
  • 92. آینده LLMs روی دستگاه
  • 93. روندهای نوظهور
  • 94. تحقیقات در حال انجام
  • 95. چشم‌انداز بلندمدت
  • 96. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی
  • 97. سوالات متداول
  • 98. تمرینات عملی
  • 99. پروژه‌های نمونه
  • 100. مطالعات موردی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب دستیارهای هوشمند نسل بعد: قدرت مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا