سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Prompt Tuning کاربردی: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

کتاب Prompt Tuning کاربردی: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

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 Prompt Tuning کاربردی: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompt Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Prompt Tuning)
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن
  • 4. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی
  • 5. مفهوم توکن‌سازی و انواع آن
  • 6. تنظیم دقیق در مقابل تنظیم کامل (Fine-tuning)
  • 7. مزایای تنظیم دقیق
  • 8. کاربردهای تنظیم دقیق در هوش مصنوعی
  • 9. محیط‌های توسعه برای تنظیم دقیق
  • 10. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم
  • 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Transformers
  • 12. آشنایی با کتابخانه PEFT
  • 13. مفهوم پارامترهای قابل تنظیم
  • 14. انواع روش‌های تنظیم دقیق
  • 15. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 16. پیکربندی پارامترهای LoRA
  • 17. روش Prefix Tuning
  • 18. پیکربندی پارامترهای Prefix Tuning
  • 19. روش P-Tuning
  • 20. پیکربندی پارامترهای P-Tuning
  • 21. روش Prompt Tuning
  • 22. پیکربندی پارامترهای Prompt Tuning
  • 23. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 24. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 25. مدل‌های عمومی و مدل‌های تخصصی
  • 26. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
  • 27. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 29. قالب‌بندی داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 31. آماده‌سازی داده برای LoRA
  • 32. آماده‌سازی داده برای Prefix Tuning
  • 33. آماده‌سازی داده برای P-Tuning
  • 34. آماده‌سازی داده برای Prompt Tuning
  • 35. فرآیند آموزش با LoRA
  • 36. آموزش با Prefix Tuning
  • 37. آموزش با P-Tuning
  • 38. آموزش با Prompt Tuning
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها در تنظیم دقیق
  • 40. اهمیت نرخ یادگیری
  • 41. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 42. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 43. تنظیم وزن کاهشی (Weight Decay)
  • 44. استفاده از زمان‌بندی نرخ یادگیری
  • 45. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 46. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 47. دقت (Accuracy) و بازیابی (Recall)
  • 48. امتیاز F1 و دقت (Precision)
  • 49. متریک‌های مبتنی بر BLEU و ROUGE
  • 50. ارزیابی کیفی خروجی مدل
  • 51. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
  • 52. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
  • 53. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 54. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
  • 55. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 56. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 57. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 58. تنظیم دقیق برای تولید کد
  • 59. تنظیم دقیق برای چت‌بات‌ها
  • 60. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
  • 61. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق
  • 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 65. پیاده‌سازی تنظیم دقیق در پایتون
  • 66. استفاده از PyTorch برای تنظیم دقیق
  • 67. استفاده از TensorFlow برای تنظیم دقیق
  • 68. مثال عملی: تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی
  • 69. مثال عملی: تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
  • 70. مثال عملی: تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های تنظیم دقیق شده
  • 72. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 73. تکنیک‌های هرس (Pruning)
  • 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 75. ملاحظات استقرار مدل‌های تنظیم دقیق شده
  • 76. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم دقیق
  • 77. انتخاب بهترین روش بر اساس وظیفه
  • 78. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق
  • 79. آینده تنظیم دقیق و LLMs
  • 80. مفاهیم پیشرفته در تنظیم دقیق
  • 81. تنظیم دقیق مبتنی بر دانش (Knowledge-based Tuning)
  • 82. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Tuning)
  • 83. تنظیم دقیق خودکار (Auto-Tuning)
  • 84. بررسی و تحلیل خروجی‌های غیرمنتظره
  • 85. روش‌های رفع اشکال در تنظیم دقیق
  • 86. نکات کلیدی برای موفقیت در تنظیم دقیق
  • 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.