, ,

کتاب فاین‌تیون کردن (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ

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 فاین‌تیون کردن (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

🎓 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. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 3. مفهوم فاین‌تیونینگ در مدل‌های زبانی
  • 4. تفاوت فاین‌تیونینگ با پرامپت‌نویسی
  • 5. کاربردهای عملی فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
  • 6. انتخاب مدل پایه مناسب برای فاین‌تیونینگ
  • 7. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای فاین‌تیونینگ
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل
  • 9. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 10. توکن‌سازی (Tokenization) و واژگان‌سازی
  • 11. مدیریت داده‌های بزرگ و حافظه
  • 12. انتخاب پارامترهای آموزش (Hyperparameters)
  • 13. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 14. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 15. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 16. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 17. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 18. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 19. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 20. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
  • 21. شاخص‌های دقت و بازیابی
  • 22. ارزیابی مبتنی بر وظیفه (Task-based Evaluation)
  • 23. تنظیمات سخت‌افزاری برای فاین‌تیونینگ
  • 24. استفاده از GPU و TPU
  • 25. مدیریت منابع محاسباتی
  • 26. محیط‌های توسعه و کتابخانه‌ها
  • 27. PyTorch و TensorFlow
  • 28. کتابخانه‌های تخصصی مدل‌های زبانی (Hugging Face)
  • 29. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 30. تنظیم لایه‌های خروجی مدل
  • 31. آموزش مدل با استفاده از داده‌های سفارشی
  • 32. فرآیند گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 33. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 34. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 35. تکنیک‌های فاین‌تیونینگ کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 36. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 37. Adapter Layers
  • 38. Prefix Tuning
  • 39. Prompt Tuning
  • 40. نکات عملی در پیاده‌سازی LoRA
  • 41. انتخاب پارامترهای LoRA
  • 42. ادغام وزن‌های LoRA با مدل پایه
  • 43. فاین‌تیونینگ برای وظایف تولید متن
  • 44. خلاصه‌سازی متن
  • 45. ترجمه ماشینی
  • 46. پاسخ به پرسش
  • 47. تولید محتوای خلاقانه
  • 48. نوشتن شعر و داستان
  • 49. تولید کد برنامه‌نویسی
  • 50. فاین‌تیونینگ برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 51. تحلیل احساسات
  • 52. شناسایی موضوع
  • 53. شناسایی اسپم
  • 54. فاین‌تیونینگ برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 55. نام‌گذاری موجودیت (Named Entity Recognition)
  • 56. استخراج رابطه
  • 57. فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 58. چالش‌های فاین‌تیونینگ برای زبان فارسی
  • 59. جمع‌آوری داده‌های با کیفیت فارسی
  • 60. تکنیک‌های مقابله با کمبود داده
  • 61. تست و دیباگ کردن مدل فاین‌تیون شده
  • 62. مدیریت خطاها و ناسازگاری‌ها
  • 63. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
  • 64. فشرده‌سازی مدل
  • 65. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 66. ادیبه‌سازی (Pruning)
  • 67. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 68. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه
  • 69. ملاحظات امنیتی در فاین‌تیونینگ
  • 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل
  • 72. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. اخلاق در فاین‌تیونینگ مدل‌های زبانی
  • 74. شناسایی و کاهش بایاس در داده‌ها
  • 75. تأثیر فاین‌تیونینگ بر بایاس مدل
  • 76. ارزیابی عادلانه بودن مدل
  • 77. موضوعات پیشرفته در فاین‌تیونینگ
  • 78. یادگیری تقویتی برای فاین‌تیونینگ (RLHF)
  • 79. تنظیم مدل بر اساس بازخورد انسانی
  • 80. خود-نظارت (Self-Supervised Learning)
  • 81. یادگیری نیمه‌نظارت (Semi-Supervised Learning)
  • 82. استفاده از دانش دامنه (Domain Adaptation)
  • 83. فاین‌تیونینگ مدل‌های بزرگ (LLMs)
  • 84. چالش‌های مقیاس‌پذیری در فاین‌تیونینگ LLMs
  • 85. استراتژی‌های نوآورانه برای فاین‌تیونینگ LLMs
  • 86. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در چت‌بات‌های تخصصی
  • 88. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در ابزارهای آموزشی
  • 89. تولید محتوای آموزشی سفارشی
  • 90. ارزیابی خودکار تکالیف
  • 91. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
  • 92. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در حوزه پزشکی
  • 93. کمک به تشخیص بیماری
  • 94. تولید گزارش‌های پزشکی
  • 95. تحلیل داده‌های بالینی
  • 96. کاربرد مدل‌های فاین‌تیون شده در حوزه حقوق
  • 97. تحلیل متون حقوقی
  • 98. کمک به نگارش لوایح
  • 99. پاسخ به سوالات حقوقی
  • 100. مسائل حقوقی و شرعی مرتبط با هوش مصنوعی

📚 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 فاین‌تیون کردن (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ”

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

پیمایش به بالا