, ,

کتاب بهینه‌سازی انتقال دانش در مدل‌های بزرگ مقیاس

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی انتقال دانش در مدل‌های بزرگ مقیاس

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: مباحث پیشرفته در یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به انتقال دانش در مدل‌های بزرگ مقیاس
  • 2. تعریف و اهمیت انتقال دانش
  • 3. مفاهیم کلیدی در انتقال دانش
  • 4. چالش‌های انتقال دانش در مدل‌های بزرگ
  • 5. انواع انتقال دانش
  • 6. انتقال دانش عمودی
  • 7. انتقال دانش افقی
  • 8. انتقال دانش با دانش‌زدایی
  • 9. انتقال دانش معکوس
  • 10. پیش‌نیازهای انتقال دانش
  • 11. ویژگی‌های مدل مبدأ
  • 12. ویژگی‌های مدل مقصد
  • 13. ویژگی‌های وظیفه مقصد
  • 14. روش‌های رایج انتقال دانش
  • 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 16. آموزش با بازدارنده (Regularization)
  • 17. آموزش با دانش‌زدایی (Knowledge Distillation)
  • 18. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 19. روش‌های مبتنی بر ماتریس انتقال
  • 20. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 21. روش‌های مبتنی بر مدل‌های گراف دانش
  • 22. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 23. بهینه‌سازی فرایند انتقال دانش
  • 24. انتخاب مدل مبدأ مناسب
  • 25. انتخاب مدل مقصد مناسب
  • 26. انتخاب وظیفه مقصد مناسب
  • 27. انتخاب روش انتقال دانش
  • 28. تنظیم پارامترهای روش انتقال
  • 29. ارزیابی اثربخشی انتقال دانش
  • 30. معیارهای ارزیابی
  • 31. کاهش خطا
  • 32. افزایش دقت
  • 33. کاهش زمان آموزش
  • 34. کاهش میزان داده مورد نیاز
  • 35. معیارهای پیچیدگی مدل
  • 36. مطالعات موردی در انتقال دانش
  • 37. انتقال دانش در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 39. ترجمه ماشینی
  • 40. خلاصه‌سازی متن
  • 41. تحلیل احساسات
  • 42. پاسخ به سوالات
  • 43. انتقال دانش در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 44. طبقه‌بندی تصاویر
  • 45. تشخیص اشیاء
  • 46. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 47. تولید تصویر
  • 48. تشخیص چهره
  • 49. انتقال دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 51. افزایش دقت توصیه‌ها
  • 52. غلبه بر مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 53. انتقال دانش در حوزه‌های پزشکی
  • 54. تشخیص بیماری
  • 55. کشف دارو
  • 56. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 57. پیش‌بینی نتایج درمانی
  • 58. انتقال دانش در علوم مالی
  • 59. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 60. تشخیص تقلب
  • 61. مدیریت ریسک
  • 62. تحلیل بازارهای مالی
  • 63. انتقال دانش در رباتیک
  • 64. کنترل ربات
  • 65. ناوبری ربات
  • 66. یادگیری حرکات ربات
  • 67. تکامل ربات
  • 68. چالش‌های پیشرفته در انتقال دانش
  • 69. اثرات مقیاس بر انتقال دانش
  • 70. پایداری انتقال دانش
  • 71. قابلیت تفسیر انتقال دانش
  • 72. امنیت و حریم خصوصی در انتقال دانش
  • 73. تعمیم‌پذیری انتقال دانش
  • 74. انتقال دانش در زمان واقعی (Real-time)
  • 75. انتقال دانش فعال (Active Knowledge Transfer)
  • 76. یادگیری افزایشی با انتقال دانش
  • 77. انتقال دانش مبتنی بر هوش جمعی
  • 78. پیشرفت‌های اخیر در انتقال دانش
  • 79. روش‌های نوین در دانش‌زدایی
  • 80. معماری‌های جدید برای انتقال دانش
  • 81. مکانیسم‌های توجه در انتقال دانش
  • 82. یادگیری چندوجهی (Multimodal) با انتقال دانش
  • 83. پایگاه‌های دانش برای انتقال دانش
  • 84. منابع داده و مجموعه‌داده‌ها
  • 85. استانداردسازی در انتقال دانش
  • 86. استانداردهای ارزیابی
  • 87. استانداردهای پیاده‌سازی
  • 88. استانداردهای داده
  • 89. ملاحظات اخلاقی در انتقال دانش
  • 90. سوگیری در مدل‌های منتقل شده
  • 91. مسئولیت‌پذیری انتقال دانش
  • 92. تاثیرات اجتماعی انتقال دانش
  • 93. مسیرهای آینده پژوهش در انتقال دانش
  • 94. انتقال دانش مداوم
  • 95. انتقال دانش از انسان به ماشین
  • 96. انتقال دانش از ماشین به انسان
  • 97. انتقال دانش خودکار
  • 98. انتقال دانش تعاملی
  • 99. انتقال دانش در سیستم‌های توزیع شده
  • 100. انتقال دانش در یادگیری فدرال (Federated Learning)

📚 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 بهینه‌سازی انتقال دانش در مدل‌های بزرگ مقیاس”

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

پیمایش به بالا