سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های پیشرفته آموزش پیش‌زمینه برای مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب روش‌های پیشرفته آموزش پیش‌زمینه برای مدل‌های زبانی بزرگ

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 روش‌های پیشرفته آموزش پیش‌زمینه برای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و آموزش پیش‌زمینه
  • 2. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 5. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
  • 6. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
  • 7. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 8. مدل‌های زبانی تفکیکی (Discriminative Language Models)
  • 9. مفاهیم پایه در آموزش مدل‌های زبانی
  • 10. دنباله‌های ورودی و خروجی
  • 11. مدل‌سازی احتمالاتی زبان
  • 12. روش‌های برداری‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 13. Word2Vec و GloVe
  • 14. FastText
  • 15. مفاهیم پیشرفته در برداری‌سازی
  • 16. یادگیری نمایش‌های متنی (Contextual Embeddings)
  • 17. ELMo و ULMFiT
  • 18. BERT و مدل‌های مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based)
  • 19. GPT و مدل‌های مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based)
  • 20. معماری‌های ترکیبی (Encoder-Decoder)
  • 21. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training)
  • 22. اهداف آموزش پیش‌زمینه
  • 23. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 24. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Token Prediction)
  • 25. پیش‌بینی کلمه ماسک شده (Masked Language Modeling)
  • 26. آموزش پیش‌زمینه با نظارت جزئی (Self-supervised Learning)
  • 27. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش پیش‌زمینه
  • 28. جمع‌آوری و پاکسازی داده
  • 29. حقوق مالکیت فکری در داده‌های آموزشی
  • 30. استانداردهای اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 31. تنظیم پارامترهای آموزش پیش‌زمینه
  • 32. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 33. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 34. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 35. تنظیمات مربوط به نظم‌دهی (Regularization)
  • 36. تنظیمات مربوط به معماری مدل
  • 37. تعداد لایه‌ها و ابعاد پنهان
  • 38. تعداد سرتوجه (Attention Heads)
  • 39. اندازه واژگان (Vocabulary Size)
  • 40. تنظیمات مربوط به توکن‌سازی (Tokenization)
  • 41. روش‌های مختلف توکن‌سازی (WordPiece, BPE, SentencePiece)
  • 42. مدیریت واژگان خارج از محدوده (Out-of-Vocabulary)
  • 43. کاربرد آموزش پیش‌زمینه در وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
  • 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 45. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 46. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 47. تنظیم دقیق برای پرسش و پاسخ
  • 48. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 49. تنظیم دقیق برای تولید متن
  • 50. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد
  • 51. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 52. LoRA و آداپتورها (Adapters)
  • 53. روش‌های مبتنی بر Prompt Tuning
  • 54. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 55. معیارهای ارزیابی وظایف مختلف
  • 56. Perplexity برای مدل‌سازی زبان
  • 57. BLEU و ROUGE برای ترجمه و خلاصه‌سازی
  • 58. F1-score و Accuracy برای طبقه‌بندی
  • 59. METEOR و CIDEr برای تولید متن
  • 60. چالش‌های ارزیابی مدل‌های مولد
  • 61. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 62. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی و نژادی
  • 63. سوگیری‌های مربوط به اطلاعات نادرست
  • 64. روش‌های مقابله با سوگیری در داده و مدل
  • 65. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 66. مسئولیت‌پذیری و شفافیت
  • 67. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 68. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 69. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
  • 70. کاربرد در خدمات مشتری و پشتیبانی
  • 71. کاربرد در تولید محتوا و بازاریابی
  • 72. کاربرد در آموزش و پژوهش
  • 73. کاربرد در امور حقوقی و قضایی
  • 74. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 76. نیاز به منابع محاسباتی بالا
  • 77. هزینه‌های نگهداری و به‌روزرسانی
  • 78. امنیت و حفاظت از مدل‌ها
  • 79. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 80. قوانین مربوط به داده و حریم خصوصی
  • 81. مقررات مربوط به محتوای تولید شده
  • 82. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
  • 83. اهمیت داده‌های بومی و زبان فارسی در آموزش مدل‌ها
  • 84. تولید مدل‌های زبانی فارسی از پایه
  • 85. استفاده از داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
  • 86. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 87. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ با رویکردهای سنتی NLP
  • 88. مزایای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 89. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 90. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 91. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 92. تعامل انسان و مدل زبانی
  • 93. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 94. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 95. مقابله با تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده
  • 96. شناسایی و فیلترینگ محتوای نامناسب
  • 97. روش‌های تأیید صحت اطلاعات تولید شده
  • 98. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. تولید توضیحات محصولات
  • 100. شخصی‌سازی تجربه کاربری

📚 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.