سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک تصاویر

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان درک تصاویر

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 درک تصاویر

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 و درک تصاویر
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترانسفورمر و مبانی آن
  • 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 5. پردازش اولیه متن برای مدل‌های زبانی
  • 6. نمایش واژگان (Word Embeddings) و انواع آن
  • 7. مدل‌های زبانی متنی (Text-based Language Models)
  • 8. مدل‌های زبانی تصویری (Image-based Language Models)
  • 9. تعامل بین متن و تصویر در مدل‌های زبانی
  • 10. مقدمه بر fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 11. هدف fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 12. انواع fine-tuning: supervised, unsupervised, semi-supervised
  • 13. fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 14. fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 15. fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 16. fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 17. fine-tuning برای وظایف پاسخ به سوال
  • 18. fine-tuning برای درک تصاویر
  • 19. مقدمه بر fine-tuning مدل‌های زبانی با درک تصاویر
  • 20. همگام‌سازی نمایش متن و تصویر
  • 21. تکنیک‌های همگام‌سازی نمایش متن و تصویر
  • 22. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 23. معماری‌های رایج مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 24. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای تولید کپشن تصویر
  • 25. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای پاسخ به سوالات تصویری
  • 26. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای جستجوی تصویری با متن
  • 27. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای تولید توضیحات تصویری
  • 28. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از متن
  • 29. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 30. fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی برای تولید دیالوگ بر اساس تصاویر
  • 31. مجموعه داده‌های رایج برای fine-tuning مدل‌های زبانی تصویری
  • 32. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
  • 33. پیش‌پردازش تصاویر برای مدل‌های زبانی
  • 34. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته نمایش تصاویر
  • 36. اتصال نمایش متن و تصویر
  • 37. لایه ادغام (Fusion Layer) در مدل‌های زبانی تصویری
  • 38. آموزش مدل‌های زبانی تصویری
  • 39. تابع هزینه (Loss Function) برای مدل‌های زبانی تصویری
  • 40. بهینه‌سازی (Optimization) در fine-tuning
  • 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 42. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
  • 43. اعتبارسنجی (Validation) مدل‌های زبانی تصویری
  • 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی تصویری
  • 45. ارزیابی مدل‌های تولید متن
  • 46. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 47. ارزیابی مدل‌های پاسخ به سوال
  • 48. ارزیابی مدل‌های تولید کپشن تصویر
  • 49. مدل‌های تولید متن با کنترل معنایی
  • 50. کنترل بر محتوای تولیدی مدل‌های زبانی
  • 51. مقدمه بر کنترل درک تصاویر توسط مدل‌های زبانی
  • 52. کنترل سطح جزئیات در توصیف تصاویر
  • 53. کنترل زاویه دید در توصیف تصاویر
  • 54. کنترل تمرکز بر اشیاء خاص در تصاویر
  • 55. کنترل احساسات و لحن در توصیف تصاویر
  • 56. fine-tuning برای کنترل خروجی مدل‌های زبانی تصویری
  • 57. تنظیم وزن‌ها (Weight Adjustment) در fine-tuning
  • 58. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در fine-tuning
  • 59. یادگیری تقویتی برای بهبود کیفیت خروجی
  • 60. تنظیم پاداش (Reward Shaping) در یادگیری تقویتی
  • 61. fine-tuning برای تولید متن با سبک دلخواه
  • 62. fine-tuning برای تولید متن با هدف خاص
  • 63. fine-tuning برای تولید متن با رعایت محدودیت‌های دستوری
  • 64. fine-tuning برای تولید متن با رعایت محدودیت‌های معنایی
  • 65. fine-tuning برای تولید متن با رعایت چارچوب‌های اخلاقی
  • 66. fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای آموزشی
  • 67. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای درسی
  • 68. fine-tuning مدل‌های زبانی برای ارزیابی دانش
  • 69. fine-tuning مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی یادگیری
  • 70. fine-tuning مدل‌های زبانی برای ارائه بازخورد
  • 71. fine-tuning مدل‌های زبانی برای کمک به پژوهشگران
  • 72. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های متنی
  • 73. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های تصویری
  • 74. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های چندوجهی
  • 75. کاربردهای عملی fine-tuning مدل‌های زبانی تصویری
  • 76. تولید محتوای دیجیتال با مدل‌های زبانی تصویری
  • 77. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots) با درک تصویر
  • 78. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 79. سیستم‌های جستجوی پیشرفته
  • 80. سیستم‌های واقعیت افزوده (Augmented Reality)
  • 81. سیستم‌های واقعیت مجازی (Virtual Reality)
  • 82. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی تصویری
  • 83. مسائل مربوط به تعصب (Bias) در داده‌ها
  • 84. کاهش تعصب در مدل‌های زبانی تصویری
  • 85. مسائل مربوط به حریم خصوصی (Privacy)
  • 86. امنیت مدل‌های زبانی تصویری
  • 87. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی تصویری
  • 88. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی تصویری
  • 89. تحولات نوین در معماری مدل‌ها
  • 90. پیشرفت در تکنیک‌های fine-tuning
  • 91. کاربردهای جدید و نوآورانه
  • 92. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 93. توصیه‌های عملی برای fine-tuning
  • 94. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 95. انتخاب مجموعه داده مناسب
  • 96. تنظیم دقیق پارامترهای fine-tuning

📚 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.