سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تأثیر واژگان احساسی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تأثیر واژگان احساسی

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: کنترل بر میزان تأثیر واژگان احساسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 3. اهمیت کنترل لحن و احساسات در مدل‌های زبانی
  • 4. مبانی زبان‌شناسی و معناشناسی برای مدل‌های زبانی
  • 5. شناخت توکن‌ها و نحوه پردازش آن‌ها در مدل‌ها
  • 6. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 7. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 9. انواع مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT, RoBERTa)
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 11. پاک‌سازی متون و حذف نویز
  • 12. توکن‌سازی و بازسازی توکن‌ها
  • 13. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 14. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
  • 15. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
  • 16. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 17. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 18. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 19. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سؤال
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 21. مفهوم واژگان احساسی (Emotional Lexicon)
  • 22. شناسایی و دسته‌بندی احساسات در متن
  • 23. مدل‌های مبتنی بر قواعد برای تحلیل احساسات
  • 24. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 25. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 26. اهمیت داده‌های برچسب‌دار احساسی
  • 27. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های احساسی
  • 28. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 29. تأثیر فرهنگ و گویش بر ابراز احساسات
  • 30. روش‌های کمی‌سازی احساسات در متن
  • 31. مقیاس‌های شدت احساسات (Valence-Arousal)
  • 32. شناسایی کنایه و طنز در متن
  • 33. شناسایی احساسات در جملات کوتاه و خبری
  • 34. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. تحلیل احساسات در نقد محصولات و خدمات
  • 36. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
  • 37. تحلیل احساسات در متون ادبی و داستانی
  • 38. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با داده‌های احساسی
  • 39. استفاده از مجموعه داده‌های عمومی تحلیل احساسات
  • 40. ایجاد مجموعه داده سفارشی برای تنظیم دقیق
  • 41. تنظیم پارامترهای مدل برای کنترل احساسات
  • 42. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
  • 43. تنظیم دقیق لایه‌های میانی مدل
  • 44. تنظیم پارامترهای آموزش (Learning Rate, Batch Size)
  • 45. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 46. نظارت بر فرآیند آموزش و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 47. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده بر اساس معیارهای احساسی
  • 48. معیارهای دقت، فراخوانی و F1-score برای احساسات
  • 49. معیارهای مرتبط با شدت احساسات
  • 50. ارزیابی کیفیت متن تولید شده از نظر احساسی
  • 51. آزمایش‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 52. تنظیم دقیق برای کنترل لحن خنثی
  • 53. تنظیم دقیق برای لحن مثبت و خوش‌بینانه
  • 54. تنظیم دقیق برای لحن منفی و انتقادی
  • 55. کنترل درجه هیجان و شدت احساسات
  • 56. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خشونت
  • 57. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده نفرت‌پراکنی
  • 58. جلوگیری از تولید محتوای حاوی توهین
  • 59. جلوگیری از تولید محتوای حاوی مطالب غیرشرعی
  • 60. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده بی‌حجابی
  • 61. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده ربا و قمار
  • 62. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده مواد مخدر
  • 63. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده روابط نامشروع
  • 64. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده فرقه‌های انحرافی
  • 65. جلوگیری از تولید محتوای براندازانه یا ضد نظام
  • 66. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خودکشی
  • 67. جلوگیری از تولید محتوای ترویج‌کننده خشونت خانگی
  • 68. تکنیک‌های Prompt Engineering برای کنترل احساسات
  • 69. استفاده از دستورات (Prompts) هدایت‌کننده
  • 70. مهندسی دستورات برای تولید متن با احساسات خاص
  • 71. مهندسی دستورات برای اجتناب از احساسات نامطلوب
  • 72. استفاده از مثال‌های Few-shot در Prompt Engineering
  • 73. آموزش مدل با استفاده از تکنیک‌های Reinforcement Learning
  • 74. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 75. تنظیم مدل بر اساس معیارهای اخلاقی و شرعی
  • 76. پیاده‌سازی سیستم‌های فیلترینگ محتوا
  • 77. طراحی مکانیزم‌های تشخیص و اصلاح محتوای نامناسب
  • 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 79. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 80. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 82. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی تنظیم شده
  • 83. ربات‌های گفتگو با لحن مناسب
  • 84. سیستم‌های تولید محتوا با لحن دلخواه
  • 85. ابزارهای کمکی نویسندگی با کنترل احساسات
  • 86. سیستم‌های تحلیل احساسات پیشرفته
  • 87. ابزارهای آموزشی با محتوای سازگار
  • 88. مطالعات موردی (Case Studies) از تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 89. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی و کنترل احساسات
  • 90. چالش‌های پیش رو و تحقیقات آتی
  • 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
  • 92. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی برای کنترل احساسات
  • 93. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز (Hugging Face, PyTorch, TensorFlow)
  • 94. پیاده‌سازی عملی تنظیم دقیق بر روی یک مجموعه داده
  • 95. ارزیابی خروجی مدل تنظیم شده

📚 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.