سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: طراحی، اجرا و ارزیابی

کتاب Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: طراحی، اجرا و ارزیابی

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 پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ: طراحی، اجرا و ارزیابی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر: لایه‌های توجه و انکودر-دیکودر
  • 4. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی و پاکسازی داده‌ها
  • 5. ساخت واژگان و تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 6. آشنایی با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 7. مدل‌های مبتنی بر انکودر: BERT و مدل‌های مشتق شده
  • 8. مدل‌های مبتنی بر دیکودر: GPT و مدل‌های مشتق شده
  • 9. مدل‌های انکودر-دیکودر: T5 و مدل‌های مشتق شده
  • 10. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. استراتژی‌های تنظیم دقیق: وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
  • 12. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 13. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات (Named Entity Recognition)
  • 14. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
  • 15. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 16. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 17. تنظیم دقیق برای تولید متن (Text Generation)
  • 18. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 19. تنظیم دقیق برای تشخیص اسپم
  • 20. تنظیم دقیق برای تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به مکالمات (Dialogue Systems)
  • 22. تنظیم دقیق برای تشخیص و رفع ابهام واژگانی (Word Sense Disambiguation)
  • 23. تنظیم دقیق برای تشخیص صحت جملات (Grammatical Error Correction)
  • 24. تنظیم دقیق برای استخراج روابط (Relation Extraction)
  • 25. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی موجودیت‌ها
  • 26. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی گفتگو
  • 27. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
  • 28. تنظیم دقیق برای تشخیص توهین و نفرت‌پراکنی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 29. تنظیم دقیق برای تشخیص اخبار جعلی (با رویکرد علمی و رسمی)
  • 30. تنظیم دقیق برای ارزیابی اعتبار محتوا
  • 31. تنظیم دقیق برای تولید متون ادبی (با رعایت چارچوب فرهنگی)
  • 32. تنظیم دقیق برای تولید محتوای آموزشی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 33. تنظیم دقیق برای تولید محتوای دینی (با رویکرد فقهی رسمی)
  • 34. تنظیم دقیق برای تولید محتوای تاریخی (با رویکرد رسمی و بدون تحریف)
  • 35. تنظیم دقیق برای تولید محتوای اقتصادی (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 36. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
  • 37. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های تنظیم دقیق
  • 38. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تنظیم دقیق
  • 39. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای تنظیم دقیق
  • 40. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 41. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 42. تنظیم دقیق با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 43. تنظیم دقیق با استفاده از Prefix Tuning
  • 44. تنظیم دقیق با استفاده از P-Tuning
  • 45. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Tuning
  • 46. تنظیم دقیق با استفاده از AdaLoRA
  • 47. تنظیم دقیق با استفاده از QLoRA
  • 48. تنظیم دقیق با استفاده از Adapters
  • 49. مقایسه روش‌های PEFT
  • 50. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تنظیم دقیق
  • 52. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راه‌های کاهش آن
  • 53. تنظیم دقیق برای کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی (با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 54. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
  • 55. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی
  • 56. ارزیابی کیفیت و انسجام متن تولید شده
  • 57. ارزیابی دقت و صحت اطلاعات تولید شده
  • 58. ارزیابی بی‌طرفی و عدم سوگیری در خروجی مدل
  • 59. استفاده از معیارهای انسانی در ارزیابی
  • 60. آزمایش A/B برای ارزیابی مدل‌ها
  • 61. ملاحظات پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های تنظیم دقیق شده
  • 62. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها در زمان اجرا
  • 63. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
  • 64. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 65. به‌روزرسانی و بازتنظیم مدل‌ها
  • 66. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در صنایع مختلف
  • 67. کاربرد در حوزه آموزش و یادگیری
  • 68. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 69. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی (با رعایت چارچوب قوانین)
  • 70. کاربرد در حوزه مالی و بانکی (با چارچوب مقررات بانک مرکزی)
  • 71. کاربرد در حوزه رسانه و خبر (با رویکرد رسمی و بدون تحریف)
  • 72. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
  • 73. کاربرد در حوزه تحقیقات علمی
  • 74. کاربرد در حوزه توسعه نرم‌افزار
  • 75. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 76. محدودیت‌های محاسباتی و داده‌ای
  • 77. نیاز به تخصص و دانش فنی
  • 78. پیچیدگی‌های ارزیابی و تفسیرپذیری
  • 79. ملاحظات امنیتی و جلوگیری از سوء استفاده
  • 80. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 81. مدل‌های مولد پیشرفته‌تر
  • 82. روش‌های تنظیم دقیق خودکار
  • 83. تنظیم دقیق چندوجهی (Multimodal Fine-tuning)
  • 84. تنظیم دقیق برای زبان‌های کمتر رایج
  • 85. نقش هوش مصنوعی در تولید محتوا (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 86. تولید محتوای آموزشی با کمک مدل‌های زبانی
  • 87. تولید محتوای علمی و پژوهشی
  • 88. تولید محتوای فرهنگی و هنری (با رعایت موازین)
  • 89. تولید محتوای دینی و اخلاقی (با رویکرد رسمی)
  • 90. تولید محتوای خبری و تحلیلی (با رویکرد رسمی)
  • 91. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق
  • 92. تنظیم دقیق تطبیقی (Continual Fine-tuning)
  • 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق
  • 94. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق (Reinforcement Learning for Fine-tuning)
  • 95. تنظیم دقیق خودنظارتی (Self-supervised Fine-tuning)
  • 96. تنظیم دقیق مبتنی بر دانش (Knowledge-based Fine-tuning)
  • 97. ارزیابی سوگیری‌های فرهنگی و اجتماعی در مدل‌ها

📚 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.