سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و حفظ زمینه در مکالمه

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های پویا و حفظ زمینه در مکالمه

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: خلق لحن‌های پویا و حفظ زمینه در مکالمه

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 بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با فرآیند Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 3. مفاهیم کلیدی در Fine-tuning: پارامترها، لایه‌ها و وزن‌ها
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning: پاک‌سازی و پیش‌پردازش
  • 5. فرمت‌بندی داده‌ها: توکن‌سازی و تبدیل به فرمت مناسب
  • 6. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 7. روش‌های استخراج ویژگی و تعبیه‌سازی (Embeddings)
  • 8. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) در فرآیند Fine-tuning
  • 9. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های کاهش آن
  • 10. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر همگرایی مدل
  • 11. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 12. روش‌های تنظیم متن ورودی برای حفظ زمینه (Context Preservation)
  • 13. مدیریت طول دنباله (Sequence Length) در مدل‌های ترنسفورمر
  • 14. تکنیک‌های Fine-tuning برای وظایف خاص: تولید متن
  • 15. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 16. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 17. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
  • 18. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 19. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 20. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 21. Fine-tuning برای تشخیص موارد سوگیری در متن
  • 22. Fine-tuning برای تولید شعر و متن خلاقانه
  • 23. Fine-tuning برای تولید دیالوگ و مکالمه
  • 24. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
  • 25. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
  • 26. استفاده از روش‌های تنظیم پارامتر کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 27. LoRA (Low-Rank Adaptation) و اصول آن
  • 28. QLoRA و مزایای آن
  • 29. Adapter Tuning و کاربردهای آن
  • 30. Prompt Tuning و Prefix Tuning
  • 31. تکنیک‌های Fine-tuning مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Tuning)
  • 32. آموزش مدل‌ها برای دنبال کردن دستورالعمل‌های چندگانه
  • 33. طراحی مجموعه داده‌های مبتنی بر دستورالعمل
  • 34. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned شده
  • 35. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن (BLEU, ROUGE)
  • 36. معیارهای ارزیابی برای وظایف درک مطلب (F1 Score, Accuracy)
  • 37. روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 38. تشخیص و کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 39. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 40. Early Stopping و کاربرد آن
  • 41. Dropout و تأثیر آن در Fine-tuning
  • 42. مدیریت عدم‌همگونی داده‌ها (Data Imbalance)
  • 43. تقویت داده‌ها (Data Augmentation) در زمینه مدل‌های زبانی
  • 44. کاربرد Fine-tuning در توسعه دستیاران مجازی هوشمند
  • 45. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های Fine-tuned
  • 46. استانداردهای اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 47. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
  • 48. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 49. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری در خروجی مدل
  • 50. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 51. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوای هوش مصنوعی
  • 52. چارچوب‌های قانونی حاکم بر محتوای دیجیتال در ایران
  • 53. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 54. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 55. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
  • 56. تولید محتوا با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی
  • 57. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روابط
  • 58. انطباق با مذهب رسمی کشور (تشیع اثنی‌عشری)
  • 59. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 60. اقتصاد بدون ربا و انطباق با قوانین بانک مرکزی
  • 61. استفاده از ابزارهای مالی اسلامی در مدل‌سازی
  • 62. ملاحظات مربوط به ارزهای دیجیتال و قوانین بانک مرکزی
  • 63. هنر و موسیقی در چارچوب مجوزهای رسمی
  • 64. روان‌شناسی مبتنی بر خانواده ایرانی-اسلامی
  • 65. تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
  • 66. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 67. پرهیز از ترویج طب جایگزین بدون مبنای علمی
  • 68. مدیریت واژگان و اصطلاحات علمی
  • 69. استفاده از زبان فارسی روان و محترمانه
  • 70. اجتناب از ادبیات نامناسب و مبتذل
  • 71. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه دین
  • 72. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
  • 73. حذف مفاهیم ممنوعه مطلق
  • 74. تغییر رویکرد در موضوعات حساس
  • 75. انطباق با استانداردهای شرعی و قانونی
  • 76. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین ایران
  • 77. Fine-tuning برای خلق لحن‌های پویا
  • 78. حفظ زمینه در مکالمات طولانی
  • 79. ایجاد شخصیت‌های مجازی منحصر به فرد
  • 80. مدل‌سازی مکالمات تخصصی در حوزه‌های مجاز
  • 81. تنظیم دقیق مدل برای پاسخگویی به سوالات رایج
  • 82. تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 83. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
  • 84. ارزیابی کیفیت و انطباق خروجی مدل
  • 85. بهبود مستمر مدل بر اساس بازخورد
  • 86. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 87. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
  • 88. اشتراک‌گذاری مدل‌های Fine-tuned شده (در صورت امکان)
  • 89. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 90. چالش‌های پیش رو در Fine-tuning
  • 91. راهکارهای خلاقانه برای غلبه بر محدودیت‌ها
  • 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی و منطبق با فرهنگ ایرانی
  • 93. نقش Fine-tuning در اعتلای آموزش مجازی
  • 94. کاربرد در صنایع مختلف با رعایت چارچوب‌های قانونی
  • 95. آموزش مفاهیم پیچیده به زبان ساده
  • 96. ایجاد ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
  • 97. تولید محتوای چندرسانه‌ای با کمک مدل‌های زبانی
  • 98. نقش هوش مصنوعی در ترویج فرهنگ و زبان فارسی

📚 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.