, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تلویح

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 تلویح

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. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و تلویح
  • 2. مفهوم تلویح در مدل‌های زبانی
  • 3. انواع تلویح: صریح، ضمنی، و پنهان
  • 4. اهمیت کنترل تلویح در مدل‌های زبانی
  • 5. کاربردهای کنترل تلویح در آموزش
  • 6. شناخت بایاس‌ها و پیش‌فرض‌ها در داده‌های آموزشی
  • 7. روش‌های شناسایی بایاس‌های ناخواسته
  • 8. تأثیر بایاس بر خروجی مدل‌های زبانی
  • 9. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
  • 10. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 12. هدف از fine-tuning
  • 13. تفاوت fine-tuning با آموزش از ابتدا
  • 14. مراحل کلی fine-tuning
  • 15. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 16. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 17. مدل‌های زبانی متن‌باز محبوب
  • 18. نحوه دسترسی به مدل‌های پایه
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها برای fine-tuning
  • 20. فرمت‌بندی داده‌ها
  • 21. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 23. اهمیت کیفیت داده در fine-tuning
  • 24. اندازه مجموعه داده مورد نیاز
  • 25. برچسب‌گذاری داده‌ها (در صورت نیاز)
  • 26. روش‌های fine-tuning: آموزش کامل (Full Fine-tuning)
  • 27. مزایا و معایب آموزش کامل
  • 28. پارامترهای کلیدی در آموزش کامل
  • 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 30. بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
  • 31. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 32. اندازه دسته (Batch Size)
  • 33. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
  • 34. روش‌های fine-tuning: تنظیم دقیق پارامترهای خاص (Parameter-Efficient Fine-tuning – PEFT)
  • 35. مقدمه‌ای بر PEFT
  • 36. چرا PEFT؟
  • 37. مزایای PEFT نسبت به آموزش کامل
  • 38. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 39. نحوه عملکرد LoRA
  • 40. پیاده‌سازی LoRA
  • 41. تنظیم پارامترهای LoRA
  • 42. روش Prefix Tuning
  • 43. نحوه عملکرد Prefix Tuning
  • 44. روش P-Tuning
  • 45. نحوه عملکرد P-Tuning
  • 46. روش Prompt Tuning
  • 47. نحوه عملکرد Prompt Tuning
  • 48. مقایسه روش‌های PEFT
  • 49. انتخاب روش PEFT مناسب
  • 50. تنظیمات پیشرفته در fine-tuning
  • 51. مدیریت حافظه در fine-tuning
  • 52. استفاده از GPU برای fine-tuning
  • 53. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 54. نظارت بر فرآیند fine-tuning
  • 55. مانیتورینگ معیارها (Metrics)
  • 56. نمودارهای آموزش (Training Curves)
  • 57. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
  • 58. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 59. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 61. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 62. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 63. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 64. ارزیابی مدل fine-tuned
  • 65. معیارهای ارزیابی کیفیت خروجی
  • 66. ارزیابی تلویح و بایاس در خروجی
  • 67. تست‌های دستی و ارزیابی انسانی
  • 68. مقایسه مدل fine-tuned با مدل پایه
  • 69. کاربردهای عملی fine-tuning برای کنترل تلویح
  • 70. مثال: fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی
  • 71. مثال: fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای تبعیض‌آمیز
  • 72. مثال: fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات با لحن مناسب
  • 73. مثال: fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون با رعایت اصول
  • 74. مثال: fine-tuning برای تولید متن در چارچوب قوانین
  • 75. روش‌های ارزیابی میزان تلویح آموخته شده
  • 76. سنجه‌های کمی برای تلویح
  • 77. سنجه‌های کیفی برای تلویح
  • 78. تکنیک‌های رفع بایاس پس از fine-tuning
  • 79. اصلاح خروجی مدل
  • 80. بازخورد انسانی و تکرار fine-tuning
  • 81. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 82. محدودیت‌های داده‌ای
  • 83. هزینه‌های محاسباتی
  • 84. پیچیدگی تنظیم پارامترها
  • 85. پایداری فرآیند fine-tuning
  • 86. ملاحظات امنیتی در fine-tuning
  • 87. جلوگیری از سوء استفاده از مدل‌های fine-tuned
  • 88. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 89. آینده fine-tuning و کنترل تلویح
  • 90. روندهای جدید در PEFT
  • 91. مدل‌های زبانی بزرگ و fine-tuning
  • 92. تأثیر fine-tuning بر هوش مصنوعی مسئولانه
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در fine-tuning
  • 94. نکات مهم برای fine-tuning موفق
  • 95. منابع برای مطالعه بیشتر
  • 96. کاربرد fine-tuning در چارچوب قوانین ایران
  • 97. تطبیق خروجی مدل با موازین شرعی و قانونی
  • 98. جلوگیری از تولید محتوای خلاف عفت عمومی
  • 99. کنترل تلویح برای پرهیز از ترویج خشونت
  • 100. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی

📚 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 تلویح”

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

پیمایش به بالا