, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Mechanisms in Multi-Modal Models

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Mechanisms in Multi-Modal Models

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 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. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری Attention
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم Attention
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی
  • 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
  • 7. توکن‌سازی و ساخت واژگان
  • 8. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 9. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 10. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 11. تنظیم دقیق پارامترها در مدل‌های زبانی
  • 12. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 13. معیارهای ارزیابی برای وظایف NLP
  • 14. نکات عملی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 15. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه داده
  • 16. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
  • 17. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
  • 18. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 19. مدل‌های زبانی برای تولید متن
  • 20. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 21. تنظیم لحن و سبک در مدل‌های تولید متن
  • 22. تولید متن با رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی
  • 23. مدل‌های زبانی برای تحلیل متن
  • 24. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 25. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
  • 26. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 27. مدل‌های زبانی در حوزه چندوجهی (Multi-Modal)
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
  • 29. معماری Attention در مدل‌های چندوجهی
  • 30. ترکیب اطلاعات متنی و تصویری
  • 31. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی برای وظایف خاص
  • 32. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 33. پاسخ به پرسش تصویری (Visual Question Answering)
  • 34. دسته‌بندی تصاویر با استفاده از متن
  • 35. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
  • 36. مبانی هوش مصنوعی مولد
  • 37. معماری‌های مولد
  • 38. Fine-tuning مدل‌های مولد برای کاربردهای خاص
  • 39. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
  • 40. تولید محتوای آموزشی با رعایت چارچوب‌های اسلامی
  • 41. تولید محتوای فرهنگی و هنری با رویکرد بومی
  • 42. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
  • 43. مسائل حقوقی و شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 44. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
  • 45. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
  • 46. مطالعات موردی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 47. Fine-tuning برای کاربردهای تجاری
  • 48. Fine-tuning برای کاربردهای علمی و پژوهشی
  • 49. Fine-tuning برای کاربردهای عمومی
  • 50. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 51. مقیاس‌پذیری و کارایی در Fine-tuning
  • 52. مدیریت منابع محاسباتی
  • 53. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
  • 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 55. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 56. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
  • 57. استفاده از دانش خارجی (External Knowledge)
  • 58. مدل‌های زبانی و تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 59. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 60. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 61. تصویرسازی (Visualization) در مدل‌های زبانی
  • 62. ارزیابی عادلانه و بدون سوگیری مدل‌های زبانی
  • 63. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 64. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 65. ارزیابی عادلانه مدل‌های زبانی
  • 66. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش مجازی
  • 67. تطبیق محتوای آموزشی با نیازهای دانش‌آموزان
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 69. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 70. Fine-tuning برای زبان فارسی
  • 71. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 72. مجموعه داده‌های فارسی برای Fine-tuning
  • 73. مدل‌های زبانی فارسی پیش‌آموزش‌دیده
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی در فرهنگ و ادبیات فارسی
  • 75. تحلیل متون ادبی کهن
  • 76. تولید شعر و داستان با رویکرد ایرانی-اسلامی
  • 77. شناسایی و طبقه‌بندی متون تاریخی
  • 78. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی در خدمت نظام اسلامی
  • 79. کمک به تولید محتوای اسلامی
  • 80. پشتیبانی از پژوهش‌های دینی
  • 81. ارتقاء سواد رسانه‌ای با رویکرد اسلامی
  • 82. ملاحظات شرعی در توسعه مدل‌های زبانی
  • 83. مفهوم اجتهاد و تقلید در هوش مصنوعی
  • 84. احکام فقهی مربوط به داده‌ها و مدل‌ها
  • 85. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای هوش مصنوعی
  • 86. امنیت سایبری و مدل‌های زبانی
  • 87. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات
  • 88. شناسایی بدافزارها با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 89. مدیریت ریسک در به‌کارگیری مدل‌های زبانی
  • 90. آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
  • 91. روندهای نوظهور در NLP
  • 92. مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر
  • 93. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و نقش مدل‌های زبانی
  • 94. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و اقتصاد
  • 95. توسعه پایدار با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 96. آموزش مداوم و ارتقاء مهارت‌ها در حوزه هوش مصنوعی
  • 97. همکاری‌های بین‌المللی در توسعه هوش مصنوعی با رویکرد اسلامی
  • 98. تولید دانش بومی و خودکفایی در فناوری‌های نوین
  • 99. نقش نخبگان و متخصصان داخلی در پیشبرد اهداف
  • 100. راهبردهای بومی‌سازی فناوری‌های 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Attention Mechanisms in Multi-Modal Models”

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

پیمایش به بالا