سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای دامنه‌های علمی و صنعتی

کتاب تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای دامنه‌های علمی و صنعتی

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 تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای دامنه‌های علمی و صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای حوزه‌های تخصصی (Domain-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای Fine-tuning
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 4. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 5. انواع مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 6. روش‌های Fine-tuning پارامترهای مدل
  • 7. Fine-tuning لایه‌های آخر مدل
  • 8. Fine-tuning تمام لایه‌های مدل
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
  • 10. بهینه‌سازهای رایج در Fine-tuning
  • 11. استفاده از توابع زیان (Loss Functions) مناسب
  • 12. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 15. مدیریت داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
  • 16. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 18. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 19. استفاده از روش‌های نمونه‌برداری
  • 20. Fine-tuning برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (مانند BERT)
  • 22. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 23. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 24. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 25. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 26. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
  • 27. Fine-tuning برای وظایف بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 28. مدل‌های بینایی از پیش آموزش‌دیده (مانند ResNet)
  • 29. Fine-tuning برای تشخیص اشیاء
  • 30. Fine-tuning برای بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 31. Fine-tuning برای تولید تصویر
  • 32. Fine-tuning برای تشخیص چهره
  • 33. Fine-tuning برای تشخیص ناهنجاری در تصاویر
  • 34. Fine-tuning در دامنه‌های علمی
  • 35. Fine-tuning در بیوانفورماتیک
  • 36. Fine-tuning در شیمی محاسباتی
  • 37. Fine-tuning در فیزیک ذرات
  • 38. Fine-tuning در علوم زمین
  • 39. Fine-tuning در پردازش سیگنال‌های پزشکی
  • 40. Fine-tuning در دامنه‌های صنعتی
  • 41. Fine-tuning در رباتیک
  • 42. Fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. Fine-tuning در تحلیل داده‌های مالی
  • 44. Fine-tuning در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 45. Fine-tuning در تشخیص عیوب صنعتی
  • 46. Fine-tuning در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 47. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 49. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 50. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 51. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 52. تنظیم خودکار نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 53. استفاده از توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 54. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 55. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
  • 56. استفاده از Dropou
  • 57. روش‌های Fine-tuning با داده کم (Few-shot Learning)
  • 58. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 59. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 60. Fine-tuning بدون نیاز به برچسب (Unsupervised Fine-tuning)
  • 61. Fine-tuning با داده‌های تولید شده
  • 62. مدیریت مدل‌های بزرگ (Large Models)
  • 63. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 64. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 65. شاخه‌بندی مدل (Model Pruning)
  • 66. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
  • 67. کاربرد Fine-tuning در هوش مصنوعی مولد
  • 68. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 69. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
  • 70. تولید متن خلاقانه با LLMs
  • 71. خلاصه‌سازی پیشرفته با LLMs
  • 72. پاسخ به سوالات پیچیده با LLMs
  • 73. تولید کد با LLMs
  • 74. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر (Image Generation Models)
  • 75. تنظیم دقیق مدل‌های Diffusion
  • 76. تولید تصاویر با سبک‌های هنری خاص
  • 77. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 78. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 79. شخصی‌سازی توصیه‌ها با Fine-tuning
  • 80. توصیه‌های پویا با Fine-tuning
  • 81. تجزیه و تحلیل رفتاری کاربران با Fine-tuning
  • 82. Fine-tuning برای درک نیت کاربر
  • 83. کاربرد Fine-tuning در رباتیک پیشرفته
  • 84. کنترل حرکتی ربات‌ها با Fine-tuning
  • 85. یادگیری مهارت‌های جدید توسط ربات‌ها
  • 86. تعامل ربات با محیط با Fine-tuning
  • 87. Fine-tuning برای ربات‌های انسان‌نما
  • 88. کاربرد Fine-tuning در تحلیل داده‌های علمی
  • 89. یافتن الگوهای پنهان در داده‌های علمی
  • 90. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها با Fine-tuning
  • 91. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده علمی
  • 92. Fine-tuning برای کشف دارو
  • 93. Fine-tuning برای طراحی مواد جدید
  • 94. کاربرد Fine-tuning در بهینه‌سازی صنعتی
  • 95. بهینه‌سازی زنجیره تامین با Fine-tuning
  • 96. پیش‌بینی تقاضا با Fine-tuning
  • 97. مدیریت ریسک در صنایع با Fine-tuning
  • 98. Fine-tuning برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 99. Fine-tuning برای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 100. اخلاقیات در Fine-tuning مدل‌های 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.