سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از داده تا بیان: fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خلاقانه

کتاب از داده تا بیان: fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خلاقانه

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 از داده تا بیان: fine-tuning برای سبک‌های نوشتاری خلاقانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی داده‌کاوی برای مدل‌های زبانی
  • 2. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 3. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 4. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 5. ریشه‌یابی و استخراج بن‌واژه
  • 6. بردارسازی متن: TF-IDF
  • 7. مدل‌های زبانی کلاسیک
  • 8. مدل‌های N-gram
  • 9. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
  • 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 14. مدل‌های ترنسفورمر
  • 15. معماری Encoder-Decoder
  • 16. لایه Self-Attention
  • 17. کاربردهای مدل‌های زبانی
  • 18. خلاصه‌سازی متن
  • 19. ترجمه ماشینی
  • 20. پاسخ به پرسش
  • 21. تولید متن خلاقانه
  • 22. شناخت موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 23. تحلیل احساسات
  • 24. مقدمه‌ای بر Fine-tuning
  • 25. چرا Fine-tuning؟
  • 26. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
  • 27. داده‌های مورد نیاز برای Fine-tuning
  • 28. اندازه مجموعه داده
  • 29. کیفیت داده‌ها
  • 30. انواع Fine-tuning
  • 31. Fine-tuning کامل مدل
  • 32. Fine-tuning لایه‌های خاص
  • 33. Fine-tuning پارامترهای کم (LoRA)
  • 34. روش‌های Fine-tuning
  • 35. آموزش با نظارت (Supervised Fine-tuning)
  • 36. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 37. آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 38. تنظیم دقیق برای سبک‌های نوشتاری
  • 39. شناسایی ویژگی‌های سبک نوشتاری
  • 40. دسته‌بندی سبک‌ها
  • 41. تولید متن در سبک رسمی
  • 42. تولید متن در سبک خبری
  • 43. تولید متن در سبک علمی
  • 44. تولید متن در سبک ادبی
  • 45. تولید متن در سبک عامیانه (با رعایت چارچوب)
  • 46. تولید متن در سبک تاریخی (با رعایت چارچوب)
  • 47. تولید متن در سبک مذهبی (با رعایت چارچوب)
  • 48. تنظیم دقیق برای ژانرهای خلاقانه
  • 49. داستان‌نویسی
  • 50. نمایشنامه‌نویسی
  • 51. فیلمنامه‌نویسی
  • 52. تولید محتوای آموزشی
  • 53. تولید محتوای تبلیغاتی (با رعایت چارچوب)
  • 54. تولید محتوای داستانی کودک (با رعایت چارچوب)
  • 55. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 56. معیارهای ارزیابی کمی
  • 57. Perplexity
  • 58. BLEU Score
  • 59. ROUGE Score
  • 60. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 61. روانی و انسجام متن
  • 62. خلاقیت و نوآوری
  • 63. انطباق با سبک مورد نظر
  • 64. ارزیابی انسانی
  • 65. چالش‌های Fine-tuning
  • 66. Overfitting
  • 67. Underfitting
  • 68. Bias در داده‌ها
  • 69. Bias در مدل
  • 70. راه‌کارهای مقابله با Overfitting
  • 71. تنظیم نرخ یادگیری
  • 72. Early Stopping
  • 73. Regularization
  • 74. راه‌کارهای مقابله با Underfitting
  • 75. افزایش پیچیدگی مدل
  • 76. افزایش حجم داده
  • 77. تنظیم دقیق پارامترهای مدل
  • 78. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوا
  • 79. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
  • 80. جلوگیری از تولید محتوای مضر
  • 81. شفافیت در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 82. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 83. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
  • 84. تولید محتوای چندزبانه
  • 85. تولید محتوای تعاملی
  • 86. تولید محتوای سفارشی برای صنایع خاص
  • 87. مدل‌های Fine-tuned برای بخش فرهنگ و هنر
  • 88. مدل‌های Fine-tuned برای بخش آموزش و پژوهش
  • 89. مدل‌های Fine-tuned برای بخش رسانه و ارتباطات
  • 90. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
  • 91. انتخاب بهترین مدل پایه
  • 92. انتخاب استراتژی Fine-tuning مناسب
  • 93. تنظیم ابرپارامترها
  • 94. استفاده از ابزارهای تخصصی
  • 95. مباحث آتی در Fine-tuning
  • 96. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 97. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
  • 98. کاربردهای خلاقانه LLMs
  • 99. آینده Fine-tuning و تولید محتوا
  • 100. داده‌های بزرگ و تنوع سبکی

📚 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.