سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied AI

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied AI

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Embodied AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و معماری Multi-Modal Embodied AI
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): پیشرفت‌ها و کاربردها
  • 6. مقدمه‌ای بر سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 7. اهداف و مزایای Fine-tuning
  • 8. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 9. روش‌های PEFT: LoRA، Adapters، Prefix Tuning
  • 10. مجموعه‌داده‌های مناسب برای Fine-tuning
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، توکنایز کردن و قالب‌بندی
  • 12. اهمیت کیفیت داده در Fine-tuning
  • 13. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای Fine-tuning
  • 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی Fine-tuned
  • 15. معماری Embodied AI: مفاهیم و اصول
  • 16. تعامل مدل‌های زبانی با محیط فیزیکی
  • 17. حسگرها و عملگرها در سیستم‌های Embodied AI
  • 18. پردازش چندوجهی (Multi-Modal Processing) در Embodied AI
  • 19. ترکیب اطلاعات تصویری، صوتی و متنی
  • 20. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal LLMs)
  • 21. معماری‌های پیشرو در Embodied AI
  • 22. کاربرد مدل‌های زبانی در رباتیک
  • 23. کنترل ربات با استفاده از دستورات زبانی
  • 24. درک زبان طبیعی (NLU) در رباتیک
  • 25. تولید زبان طبیعی (NLG) برای ارتباط با ربات
  • 26. توسعه دستیارهای هوشمند مبتنی بر Embodied AI
  • 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص Embodied AI
  • 28. سفارشی‌سازی برای درک دستورات پیچیده رباتیک
  • 29. سفارشی‌سازی برای تولید پاسخ‌های رباتیک متناسب با محیط
  • 30. تطبیق لحن مدل با نقش ربات (مثلاً ربات خانگی، ربات صنعتی)
  • 31. تطبیق لحن مدل با مخاطب ربات (کودک، سالمند، متخصص)
  • 32. Fine-tuning برای وظایف ناوبری ربات
  • 33. Fine-tuning برای وظایف دستکاری اشیاء توسط ربات
  • 34. Fine-tuning برای تعاملات اجتماعی ربات‌ها
  • 35. چالش‌های Fine-tuning در Embodied AI
  • 36. محدودیت‌های داده‌های واقعی در Embodied AI
  • 37. شبیه‌سازی محیط‌های Embodied AI برای Fine-tuning
  • 38. روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در Embodied AI
  • 39. ترکیب Fine-tuning با یادگیری تقویتی
  • 40. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 41. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned در محیط‌های واقعی
  • 42. اخلاق در Embodied AI و مدل‌های زبانی
  • 43. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های زبانی
  • 44. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های Embodied AI
  • 45. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات ربات‌ها
  • 46. مطالعات موردی Fine-tuning مدل‌های زبانی برای Embodied AI
  • 47. کاربرد در خانه هوشمند
  • 48. کاربرد در صنعت و تولید
  • 49. کاربرد در مراقبت‌های بهداشتی
  • 50. کاربرد در آموزش و پرورش
  • 51. کاربرد در سرگرمی و بازی
  • 52. آینده Embodied AI و مدل‌های زبانی
  • 53. روندهای پژوهشی نوظهور
  • 54. چشم‌انداز توسعه سیستم‌های هوشمندتر و انسان‌مانندتر
  • 55. ملاحظات پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری
  • 56. فریم‌ورک‌ها و ابزارهای مفید برای Fine-tuning
  • 57. کتابخانه‌های Python برای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 58. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
  • 59. کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
  • 60. ابزارهای مدیریت داده و آزمایش
  • 61. روش‌های ارزیابی پیشرفته در Embodied AI
  • 62. تحلیل خطا و بهبود مدل‌های Fine-tuned
  • 63. مدل‌سازی زبان برای درک موقعیت مکانی (Spatial Language Understanding)
  • 64. مدل‌سازی زبان برای درک مفاهیم زمانی (Temporal Language Understanding)
  • 65. مدل‌سازی زبان برای درک روابط علت و معلولی
  • 66. مدل‌سازی زبان برای استدلال در محیط فیزیکی
  • 67. Fine-tuning برای تولید دستورات اجرایی (Action Generation)
  • 68. Fine-tuning برای تفسیر بازخورد محیطی
  • 69. Fine-tuning برای یادگیری از تعاملات انسانی
  • 70. Fine-tuning برای تطبیق با تغییرات محیطی
  • 71. Fine-tuning برای یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 72. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف در Embodied AI
  • 73. پردازش زبان طبیعی در ربات‌های همکار (Cobots)
  • 74. توسعه رابط‌های کاربری زبانی برای دستگاه‌های هوشمند
  • 75. Fine-tuning برای سفارشی‌سازی صدای ربات
  • 76. Fine-tuning برای سفارشی‌سازی سبک ارتباطی ربات
  • 77. Fine-tuning برای درک احساسات و نیات کاربر
  • 78. Fine-tuning برای ارائه راهنمایی و پشتیبانی
  • 79. Fine-tuning برای انجام وظایف پیچیده چندمرحله‌ای
  • 80. Fine-tuning برای یادگیری مهارت‌های جدید از طریق مشاهده
  • 81. Fine-tuning برای درک و پاسخ به پرسش‌های مرتبط با محیط
  • 82. Fine-tuning برای تولید توضیحات بصری از محیط
  • 83. Fine-tuning برای کمک به برنامه‌ریزی حرکت ربات
  • 84. Fine-tuning برای بهینه‌سازی مصرف انرژی ربات
  • 85. Fine-tuning برای افزایش ایمنی در تعاملات ربات-انسان
  • 86. Fine-tuning برای تسهیل همکاری انسان و ربات
  • 87. Fine-tuning برای ایجاد شخصیت‌های رباتیک باورپذیر
  • 88. Fine-tuning برای انطباق با فرهنگ‌ها و هنجارهای اجتماعی مختلف
  • 89. Fine-tuning برای توسعه ربات‌های آموزشی تعاملی
  • 90. Fine-tuning برای ربات‌های امدادرسان و نجات
  • 91. Fine-tuning برای ربات‌های نظارتی و امنیتی
  • 92. Fine-tuning برای ربات‌های خدماتی در هتل‌ها و رستوران‌ها
  • 93. Fine-tuning برای ربات‌های راهنما در موزه‌ها و اماکن عمومی
  • 94. Fine-tuning برای ربات‌های همراه سالمندان
  • 95. Fine-tuning برای ربات‌های بازی و سرگرمی کودکان
  • 96. Fine-tuning برای ربات‌های تولید محتوای چندرسانه‌ای
  • 97. Fine-tuning برای ابزارهای نویسندگی هوشمند
  • 98. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون تخصصی
  • 99. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی تخصصی
  • 100. Fine-tuning برای تحلیل احساسات در متن

📚 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.