سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی: ارتقاء قابلیت‌ها برای اهداف خاص

کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی: ارتقاء قابلیت‌ها برای اهداف خاص

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: ارتقاء قابلیت‌ها برای اهداف خاص

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر: درک عمیق
  • 3. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 4. کاربرد توکن‌سازی در زبان فارسی
  • 5. مفاهیم اولیهٔ fine-tuning
  • 6. اهمیت fine-tuning برای کاربردهای خاص
  • 7. انواع fine-tuning
  • 8. fine-tuning پارامترهای کامل
  • 9. fine-tuning مؤثر پارامترهای کم (PEFT)
  • 10. روش‌های PEFT: LoRA
  • 11. روش‌های PEFT: Adapters
  • 12. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
  • 13. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
  • 14. مقایسهٔ روش‌های PEFT
  • 15. انتخاب روش مناسب fine-tuning
  • 16. مجموعه داده‌ها برای fine-tuning
  • 17. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
  • 18. استانداردهای کیفیت داده در ایران
  • 19. حجم داده مورد نیاز برای fine-tuning
  • 20. برچسب‌گذاری داده‌ها: رویکردها
  • 21. استفاده از داده‌های عمومی و اختصاصی
  • 22. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 23. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده
  • 24. آماده‌سازی محیط fine-tuning
  • 25. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های لازم (PyTorch/TensorFlow)
  • 26. استفاده از GPU برای تسریع فرایند
  • 27. مدیریت وابستگی‌ها و نسخه‌ها
  • 28. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 29. مدل‌های زبانی متن‌باز فارسی
  • 30. مدل‌های زبانی عمومی با قابلیت fine-tuning
  • 31. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 32. فریم‌ورک‌های fine-tuning
  • 33. Hugging Face Transformers
  • 34. PyTorch Lightning
  • 35. Keras Tuner
  • 36. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 37. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 38. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 39. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 40. اهمیت تنظیم ابرپارامترها
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل fine-tuned
  • 42. دقت (Accuracy)
  • 43. امتیاز F1 (F1 Score)
  • 44. امتیاز BLEU (BLEU Score)
  • 45. امتیاز ROUGE (ROUGE Score)
  • 46. ارزیابی مدل در وظایف خاص
  • 47. ارزیابی مدل برای زبان فارسی
  • 48. ملاحظات ارزیابی در چارچوب قوانین ایران
  • 49. مراحل اجرای fine-tuning
  • 50. بارگذاری مدل پایه
  • 51. بارگذاری مجموعه داده
  • 52. تعریف تابع loss
  • 53. بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 54. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 55. حلقهٔ آموزش (Training Loop)
  • 56. اعتبارسنجی (Validation)
  • 57. ذخیرهٔ مدل
  • 58. fine-tuning برای تولید متن
  • 59. تنظیم پارامترهای تولید متن
  • 60. نمونه‌برداری (Sampling)
  • 61. Beam Search
  • 62. Top-k Sampling
  • 63. Top-p (Nucleus) Sampling
  • 64. fine-tuning برای پاسخ به سؤال
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته برای QA
  • 66. ارزیابی مدل‌های QA
  • 67. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 68. انواع خلاصه‌سازی (استخراجی، انتزاعی)
  • 69. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 70. fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 71. انواع طبقه‌بندی متن
  • 72. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 73. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 74. معماری‌های مناسب برای ترجمه
  • 75. ارزیابی مدل‌های ترجمه
  • 76. fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 77. رویکردهای تحلیل احساسات
  • 78. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
  • 79. fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 80. انواع موجودیت‌ها در زبان فارسی
  • 81. معیارهای ارزیابی NER
  • 82. fine-tuning برای درک مطلب
  • 83. مدل‌های مبتنی بر درک مطلب
  • 84. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
  • 85. fine-tuning برای دیالوگ سیستم‌ها (Chatbots)
  • 86. طراحی معماری چت‌بات
  • 87. ارزیابی چت‌بات‌های فارسی
  • 88. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
  • 89. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 90. شناسایی و فیلترینگ خروجی نامناسب
  • 91. آموزش مدل برای رعایت حدود شرعی
  • 92. ملاحظات قانونی در fine-tuning
  • 93. حقوق مالکیت معنوی داده‌ها
  • 94. مسئولیت تولیدکنندگان محتوا
  • 95. پشتیبانی و نگهداری مدل fine-tuned
  • 96. به‌روزرسانی مدل
  • 97. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 98. مدیریت خطاها و اشکالات
  • 99. استقرار مدل fine-tuned
  • 100. روش‌های استقرار (API, Batch Processing)

📚 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.