, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وضوح و جزئیات

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: کنترل بر میزان وضوح و جزئیات

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. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. روش‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 4. مفهوم توکن‌سازی و انواع آن
  • 5. کاربرد توکن‌سازها در پردازش زبان طبیعی
  • 6. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 7. تفاوت fine-tuning و transfer learning
  • 8. انواع fine-tuning: supervised و unsupervised
  • 9. تنظیم ابرپارامترها در fine-tuning
  • 10. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده برای fine-tuning
  • 12. اعتبارسنجی مدل پس از fine-tuning
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 14. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 15. اهمیت Batch Size در فرآیند fine-tuning
  • 16. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 17. روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 18. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 19. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 20. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 21. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به سوال
  • 22. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 23. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 24. Fine-tuning مدل‌های زبانی کوچک‌تر
  • 25. استفاده از LoRA برای fine-tuning کارآمد
  • 26. تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 27. Fine-tuning با استفاده از QLoRA
  • 28. مزایای استفاده از PEFT
  • 29. چالش‌های fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 30. مدیریت حافظه در فرآیند fine-tuning
  • 31. استفاده از GPU و TPU برای fine-tuning
  • 32. آموزش توزیع‌شده برای fine-tuning
  • 33. مبانی کنترل وضوح در مدل‌های زبانی
  • 34. تنظیم پارامترهای تولید متن برای وضوح
  • 35. کنترل میزان جزئیات در متن تولیدی
  • 36. تکنیک‌های Prompt Engineering برای کنترل خروجی
  • 37. تاثیر Prompt بر وضوح و جزئیات
  • 38. طراحی Prompt برای وظایف خاص
  • 39. بهینه‌سازی Prompt برای نتایج دلخواه
  • 40. استفاده از Few-Shot Learning در Prompting
  • 41. Fine-tuning برای کنترل لحن و سبک متن
  • 42. کنترل سطح رسمی بودن متن
  • 43. تنظیم میزان خلاقیت در متن تولیدی
  • 44. کنترل تکرار در متن تولیدی
  • 45. روش‌های ارزیابی وضوح و جزئیات متن
  • 46. معیارهای کمی برای سنجش وضوح
  • 47. معیارهای کیفی برای سنجش جزئیات
  • 48. ارزیابی انسانی نتایج fine-tuning
  • 49. اهمیت داده‌های آموزشی متنوع
  • 50. تنظیم داده‌ها برای بهبود وضوح
  • 51. استفاده از داده‌های تخصصی برای fine-tuning
  • 52. fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
  • 53. fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
  • 54. fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه مالی
  • 55. fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
  • 56. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
  • 57. کنترل جزئیات در محتوای آموزشی
  • 58. تنظیم وضوح در توضیحات علمی
  • 59. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 60. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 61. بهبود دقت پاسخ‌ها از طریق fine-tuning
  • 62. fine-tuning مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی اخبار
  • 63. خلاصه‌سازی متون خبری با حفظ جزئیات کلیدی
  • 64. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید داستان
  • 65. خلق داستان‌های خلاقانه با جزئیات غنی
  • 66. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید شعر
  • 67. سرودن شعر با حفظ وزن و قافیه
  • 68. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید سناریو
  • 69. نوشتن سناریوهای جذاب و پرجزئیات
  • 70. fine-tuning مدل‌های زبانی برای ترجمه تخصصی
  • 71. ترجمه متون فنی و علمی با دقت بالا
  • 72. fine-tuning مدل‌های زبانی برای دیالوگ‌نویسی
  • 73. تولید دیالوگ‌های طبیعی و واقع‌گرایانه
  • 74. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای تبلیغاتی
  • 75. نوشتن متن‌های تبلیغاتی موثر و گیرا
  • 76. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
  • 77. تشخیص دقیق احساسات در متون مختلف
  • 78. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تشخیص موضوع
  • 79. طبقه‌بندی دقیق موضوعات متون
  • 80. fine-tuning مدل‌های زبانی برای بازنویسی متن
  • 81. تغییر سبک و ساختار متون با حفظ معنا
  • 82. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تکمیل متن
  • 83. پیش‌بینی و تکمیل خودکار جملات
  • 84. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید کد
  • 85. کمک به توسعه‌دهندگان با تولید قطعه کد
  • 86. fine-tuning مدل‌های زبانی برای رفع اشکال کد
  • 87. شناسایی و پیشنهاد راه‌حل برای باگ‌ها
  • 88. fine-tuning مدل‌های زبانی برای مستندسازی کد
  • 89. تولید خودکار توضیحات برای کد
  • 90. fine-tuning مدل‌های زبانی برای بازی‌سازی
  • 91. کمک به توسعه بازی با تولید محتوا
  • 92. fine-tuning مدل‌های زبانی برای ربات‌های چت
  • 93. ایجاد ربات‌های چت هوشمند و پاسخگو
  • 94. fine-tuning مدل‌های زبانی برای دستیارهای مجازی
  • 95. بهبود عملکرد دستیارهای صوتی و متنی
  • 96. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تولید محتوای تعاملی
  • 97. ایجاد تجربیات کاربری جذاب و پویا
  • 98. fine-tuning مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی محتوا
  • 99. ارائه محتوای متناسب با نیاز کاربر
  • 100. fine-tuning مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های متنی

📚 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: کنترل بر میزان وضوح و جزئیات”

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

پیمایش به بالا