, ,

کتاب روش‌های نوین Knowledge Distillation برای مدل‌های زبانی پیشرفته

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 روش‌های نوین Knowledge Distillation برای مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Knowledge Distillation

🎓 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. مقدمه‌ای بر تقطیر دانش در مدل‌های زبانی
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان
  • 6. اصول یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی در مدل‌های زبانی
  • 8. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 9. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 10. واژگان‌سازی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 11. Word2Vec و GloVe
  • 12. جاسازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
  • 13. BERT و معماری آن
  • 14. GPT و تکامل آن
  • 15. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 16. مبانی تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 17. انواع تقطیر دانش: نرم و سخت
  • 18. تقطیر دانش مبتنی بر تابع هزینه
  • 19. تقطیر دانش مبتنی بر خروجی میانی (Intermediate Representations)
  • 20. تقطیر دانش مبتنی بر تابع توزیع احتمال (Soft Targets)
  • 21. تقطیر دانش مبتنی بر دانش استخراج شده
  • 22. معماری‌های مدل معلم (Teacher Model)
  • 23. معماری‌های مدل دانش‌آموز (Student Model)
  • 24. نسبت پارامترها بین معلم و دانش‌آموز
  • 25. انتخاب تابع هزینه برای تقطیر دانش
  • 26. تنظیم نرخ یادگیری در تقطیر دانش
  • 27. روش‌های Regularization در تقطیر دانش
  • 28. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 29. چالش‌های تقطیر دانش برای LLMs
  • 30. تقطیر دانش برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
  • 31. خلاصه‌سازی متن با تقطیر دانش
  • 32. ترجمه ماشینی با تقطیر دانش
  • 33. پاسخگویی به سوالات با تقطیر دانش
  • 34. طبقه‌بندی متن با تقطیر دانش
  • 35. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با تقطیر دانش
  • 36. تحلیل احساسات با تقطیر دانش
  • 37. تولید متن با تقطیر دانش
  • 38. تقطیر دانش با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 39. تولید داده‌های مصنوعی با مدل‌های مولد
  • 40. تقطیر دانش با داده‌های کم‌منبع
  • 41. روش‌های مبتنی بر چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 42. تقطیر دانش از طریق مدل‌های Ensemble
  • 43. انواع مدل‌های Ensemble برای تقطیر دانش
  • 44. استفاده از دانش استخراج شده از مدل معلم
  • 45. استخراج قوانین و دانش از مدل‌های زبانی
  • 46. تقطیر دانش مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graphs)
  • 47. یکپارچه‌سازی گراف دانش در تقطیر دانش
  • 48. تقطیر دانش برای مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 49. کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌های زبانی
  • 50. افزایش سرعت استنتاج (Inference Speed)
  • 51. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های زبانی
  • 52. کاربرد تقطیر دانش در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 53. تقطیر دانش برای مدل‌های با محدودیت منابع
  • 54. روش‌های پیشرفته تقطیر دانش
  • 55. تقطیر دانش با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 56. تقطیر دانش مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 57. تقطیر دانش با روش‌های Meta-learning
  • 58. تقطیر دانش از طریق انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 59. ارزیابی اثربخشی تقطیر دانش
  • 60. مقایسه عملکرد مدل دانش‌آموز با مدل معلم
  • 61. تحلیل خطای مدل دانش‌آموز
  • 62. شاخص‌های کمی و کیفی تقطیر دانش
  • 63. مطالعات موردی (Case Studies) در تقطیر دانش LLMs
  • 64. تقطیر دانش در حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی)
  • 65. ملاحظات اخلاقی در تقطیر دانش
  • 66. حفظ حریم خصوصی در تقطیر دانش
  • 67. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های تقطیر شده
  • 68. آینده تقطیر دانش در مدل‌های زبانی
  • 69. روش‌های نوین در تقطیر دانش
  • 70. تقطیر دانش و مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 71. کاربرد تقطیر دانش در پردازش گفتار
  • 72. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی فارسی
  • 73. چالش‌ها و راهکارها در تقطیر دانش فارسی
  • 74. اصول طراحی مدل‌های زبانی دانش‌آموز کارآمد
  • 75. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های دانش‌آموز
  • 76. تقطیر دانش برای مدل‌های با قابلیت توضیحی (Explainable AI)
  • 77. تکنیک‌های یادگیری مداوم (Continual Learning) و تقطیر دانش
  • 78. ارتباط تقطیر دانش با فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 79. مقایسه روش‌های فشرده‌سازی مدل با تقطیر دانش
  • 80. کاربرد تقطیر دانش در توسعه مدل‌های بومی
  • 81. مدل‌های زبانی بومی و نیازمندی‌های بومی‌سازی
  • 82. تقطیر دانش برای انطباق با قوانین و مقررات
  • 83. تأثیر تقطیر دانش بر مصرف انرژی در مدل‌های زبانی
  • 84. اهمیت تقطیر دانش در کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 85. روش‌های نوین ارزیابی مدل‌های دانش‌آموز
  • 86. تقطیر دانش و پردازش زبان طبیعی گرافیکی
  • 87. تقطیر دانش در مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 88. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی تقطیر دانش
  • 89. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با تقطیر دانش
  • 90. چالش‌های داده‌ای در تقطیر دانش LLMs
  • 91. راهکارهای مدیریت دانش در تقطیر دانش
  • 92. تقطیر دانش و بهبود کارایی مدل‌های زبانی در ایران
  • 93. مطالعات تجربی در زمینه تقطیر دانش مدل‌های زبانی
  • 94. آینده پژوهش در تقطیر دانش مدل‌های زبانی

📚 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 روش‌های نوین Knowledge Distillation برای مدل‌های زبانی پیشرفته”

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

پیمایش به بالا