, ,

کتاب مبانی LLMها برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی

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 مبانی LLMها برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) – مفاهیم و اصول**

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
  • 5. مبانی یادگیری عمیق
  • 6. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. مدل‌های زبانی آماری
  • 8. معماری‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تعریف و اصول
  • 10. تاریخچه LLMs و مدل‌های پیشین
  • 11. معماری‌های اصلی LLMs (مانند GPT، BERT)
  • 12. فرآیند آموزش LLMs: پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 14. روش‌های توکنایز کردن (Tokenization)
  • 15. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 18. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) LLMs
  • 19. تابع هزینه (Loss Function) در آموزش LLMs
  • 20. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش LLMs
  • 21. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 22. منابع محاسباتی و سخت‌افزار مورد نیاز
  • 23. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
  • 26. تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
  • 27. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 28. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
  • 29. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 30. تولید متن خلاقانه و داستانی
  • 31. تولید کد برنامه‌نویسی با LLMs
  • 32. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 33. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 34. پاسخ به پرسش (Question Answering) با LLMs
  • 35. طبقه‌بندی متن با LLMs
  • 36. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 38. مدل‌های مولد (Generative Models) در NLP
  • 39. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 40. طراحی معماری ربات‌های گفتگو
  • 41. مدیریت مکالمه در ربات‌های گفتگو
  • 42. تولید پاسخ‌های طبیعی و مرتبط
  • 43. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
  • 44. ملاحظات اخلاقی در LLMs
  • 45. سوگیری (Bias) در LLMs و روش‌های مقابله
  • 46. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
  • 47. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 48. تولید محتوای ایمن و مسئولانه
  • 49. کاربردهای LLMs در صنایع مختلف
  • 50. LLMs در آموزش و پژوهش
  • 51. LLMs در حوزه سلامت و پزشکی
  • 52. LLMs در حوزه حقوق و قضا
  • 53. LLMs در حوزه کسب‌وکار و بازاریابی
  • 54. LLMs در حوزه رسانه و سرگرمی
  • 55. چالش‌های فعلی در توسعه LLMs
  • 56. بهینه‌سازی کارایی و سرعت LLMs
  • 57. کاهش مصرف منابع محاسباتی
  • 58. مقیاس‌پذیری LLMs
  • 59. دقت و صحت اطلاعات تولید شده
  • 60. مدیریت دانش در LLMs
  • 61. روش‌های به‌روزرسانی و نگهداری LLMs
  • 62. آینده LLMs و روندهای پژوهشی
  • 63. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 64. LLMs و تعامل با جهان واقعی
  • 65. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 66. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های توسعه LLMs
  • 67. TensorFlow و Keras
  • 68. PyTorch
  • 69. Hugging Face Transformers
  • 70. LangChain و ابزارهای مشابه
  • 71. مبانی پیاده‌سازی LLMs
  • 72. مثال‌های عملی از استفاده از LLMs
  • 73. ساخت یک ربات گفتگو ساده
  • 74. تولید محتوای متنی برای وبلاگ
  • 75. خلاصه‌سازی مقالات علمی
  • 76. ترجمه جملات کوتاه
  • 77. تحلیل احساسات نظرات کاربران
  • 78. نکات مهم در توسعه و به‌کارگیری LLMs
  • 79. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 80. طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • 82. ارزیابی خروجی LLMs
  • 83. معیارهای ارزیابی کیفیت متن تولیدی
  • 84. ارزیابی پاسخ به پرسش
  • 85. ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 86. ارزیابی ترجمه
  • 87. ملاحظات فنی در استقرار LLMs
  • 88. نحوه استفاده از APIهای LLMs
  • 89. استقرار مدل‌های محلی (Local Deployment)
  • 90. نکات امنیتی در استفاده از LLMs
  • 91. توسعه پایدار LLMs
  • 92. نقش LLMs در تحول دیجیتال
  • 93. 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 مبانی LLMها برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا