, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Audio and Text Generation

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 Multi-Modal Audio and Text Generation

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 معماری‌های چندوجهی
  • 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و تولید متن
  • 3. مبانی تولید صدا و مدل‌های صوتی
  • 4. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 5. مفاهیم پایه در سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 6. اهمیت سفارشی‌سازی برای کاربردهای خاص
  • 7. مراحل کلی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی برای سفارشی‌سازی
  • 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های صوتی برای سفارشی‌سازی
  • 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های صوتی
  • 12. برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده‌ها
  • 13. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 14. انتخاب معماری مدل پایه مناسب
  • 15. آشنایی با مدل‌های زبانی متن‌محور (مانند GPT)
  • 16. آشنایی با مدل‌های تولید صدا (مانند Tacotron, WaveNet)
  • 17. معماری‌های ترکیبی متن و صدا
  • 18. تنظیم پارامترهای اولیه مدل پایه
  • 19. مفهوم تابع هزینه (Loss Function) در سفارشی‌سازی
  • 20. توابع هزینه مناسب برای تولید متن
  • 21. توابع هزینه مناسب برای تولید صدا
  • 22. توابع هزینه ترکیبی برای مدل‌های چندوجهی
  • 23. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 24. آشنایی با بهینه‌سازهای رایج (Adam, SGD)
  • 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 26. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 27. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 28. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی
  • 29. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های صوتی
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی
  • 31. سفارشی‌سازی با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 32. آموزش با تقویتی (Reinforcement Learning) برای تنظیم لحن
  • 33. تنظیم دقیق پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 34. روش‌های خودکار تنظیم هایپرپارامتر
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل سفارشی‌شده
  • 36. معیارهای ارزیابی تولید متن (BLEU, ROUGE)
  • 37. معیارهای ارزیابی تولید صدا (MOS, MCD)
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 39. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 40. استفاده از داده‌های مصنوعی برای بهبود
  • 41. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
  • 42. تکنیک‌های افزایش داده برای صدا
  • 43. تکنیک‌های تولید متن با لحن دلخواه
  • 44. تکنیک‌های تولید صدا با لحن دلخواه
  • 45. تولید متن و صدا با سبک‌های مشخص
  • 46. سفارشی‌سازی برای لحن رسمی
  • 47. سفارشی‌سازی برای لحن غیررسمی
  • 48. سفارشی‌سازی برای لحن علمی
  • 49. سفارشی‌سازی برای لحن ادبی
  • 50. سفارشی‌سازی برای لحن خلاقانه
  • 51. سفارشی‌سازی برای لحن کودکانه
  • 52. سفارشی‌سازی برای لحن خبری
  • 53. سفارشی‌سازی برای لحن تبلیغاتی
  • 54. سفارشی‌سازی برای لحن انگیزشی
  • 55. سفارشی‌سازی برای لحن روایی
  • 56. سفارشی‌سازی برای لحن پرسشی
  • 57. سفارشی‌سازی برای لحن دستوری
  • 58. کاربرد مدل‌های سفارشی‌شده در دستیارهای صوتی
  • 59. کاربرد در سیستم‌های تبدیل متن به گفتار (TTS)
  • 60. کاربرد در سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
  • 61. کاربرد در تولید محتوای آموزشی
  • 62. کاربرد در تولید محتوای داستانی
  • 63. کاربرد در ترجمه ماشینی با حفظ لحن
  • 64. کاربرد در چت‌بات‌های تخصصی
  • 65. کاربرد در تولید موسیقی با متن
  • 66. کاربرد در تولید پادکست سفارشی
  • 67. کاربرد در فیلم‌نامه‌نویسی
  • 68. کاربرد در دوبله فیلم و انیمیشن
  • 69. کاربرد در آموزش زبان با لهجه‌های مختلف
  • 70. کاربرد در شبیه‌سازهای آموزشی
  • 71. کاربرد در تحلیل احساسات متن و صدا
  • 72. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری
  • 74. کاربرد در تولید محتوای فرهنگی-مذهبی (با رعایت چارچوب)
  • 75. کاربرد در تولید محتوای تاریخی (با رعایت چارچوب)
  • 76. کاربرد در تولید محتوای علمی-پزشکی (با رعایت چارچوب)
  • 77. کاربرد در تولید محتوای اقتصادی-بانکی (با رعایت چارچوب)
  • 78. کاربرد در تولید محتوای روانشناسی-خانواده (با رعایت چارچوب)
  • 79. بررسی چالش‌های اخلاقی در تولید محتوا
  • 80. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 81. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی و صوتی
  • 82. اهمیت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 83. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از مدل‌ها
  • 84. تکنیک‌های مقابله با تولید محتوای نامناسب
  • 85. استانداردهای فنی برای پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 86. معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی و صوتی
  • 87. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 88. نقش هوش مصنوعی در تولید محتوای بومی
  • 89. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 90. پروژه‌های عملی سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی و صوتی
  • 91. راهنمای گام به گام برای یک پروژه سفارشی‌سازی
  • 92. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مفید (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
  • 93. کار با APIهای مدل‌های زبانی و صوتی
  • 94. نکات مهم در استقرار مدل‌های سفارشی‌شده
  • 95. مقیاس‌پذیری مدل‌ها برای کاربردهای صنعتی
  • 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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 Multi-Modal Audio and Text Generation”

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

پیمایش به بالا