, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Robustness and Adversarial Attacks

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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Robustness and Adversarial Attacks

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 بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. آشنایی با فرایند Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 3. مبانی و اصول سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 4. انواع رویکردهای Fine-tuning
  • 5. Fine-tuning با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
  • 6. Fine-tuning با روش‌های بدون نظارت
  • 7. Fine-tuning با روش‌های نیمه‌نظارتی
  • 8. انتخاب داده‌های مناسب برای Fine-tuning
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
  • 10. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 11. مدیریت داده‌های نامتعادل در Fine-tuning
  • 12. تنظیم ابرپارامترها در فرایند Fine-tuning
  • 13. نرخ یادگیری و بهینه‌سازها در Fine-tuning
  • 14. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن بر Fine-tuning
  • 15. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 16. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization) در Fine-tuning
  • 17. روش‌های تنظیم‌کننده L1 و L2
  • 18. Dropout و تأثیر آن بر Fine-tuning
  • 19. Early Stopping برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 20. معماری‌های مدل‌های زبانی مدرن
  • 21. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 22. رمزگذارهای (Encoders) و رمزگشاها (Decoders) در ترنسفورمرها
  • 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT, GPT)
  • 24. مبانی Robustness در مدل‌های زبانی
  • 25. مفهوم Robustness و اهمیت آن
  • 26. انواع حملات Adversarial به مدل‌های زبانی
  • 27. تولید داده‌های Adversarial
  • 28. حملات مبتنی بر جایگزینی کلمات (Word Substitution)
  • 29. حملات مبتنی بر درج/حذف کلمات (Insertion/Deletion)
  • 30. حملات مبتنی بر بازنویسی جملات (Sentence Rewriting)
  • 31. اندازه‌گیری Robustness مدل‌ها
  • 32. معیارهای ارزیابی Robustness
  • 33. روش‌های دفاع در برابر حملات Adversarial
  • 34. آموزش Adversarial (Adversarial Training)
  • 35. فیلتر کردن ورودی‌های Adversarial
  • 36. تغییرات معماری برای افزایش Robustness
  • 37. تکنیک‌های Augmentation داده برای Robustness
  • 38. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
  • 39. سفارشی‌سازی برای تولید متن خلاقانه
  • 40. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 41. سفارشی‌سازی برای ترجمه ماشینی
  • 42. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
  • 43. سفارشی‌سازی برای تحلیل احساسات
  • 44. Fine-tuning برای تشخیص موضوع
  • 45. سفارشی‌سازی برای طبقه‌بندی متن
  • 46. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 47. Fine-tuning برای تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
  • 48. Fine-tuning برای تصحیح خطاهای املایی و نگارشی
  • 49. Fine-tuning برای تولید کد
  • 50. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 51. تنظیم لحن (Tone) مدل زبانی
  • 52. شناسایی و تعریف لحن‌های مختلف
  • 53. تکنیک‌های Fine-tuning برای لحن رسمی
  • 54. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
  • 55. Fine-tuning برای لحن تخصصی (علمی، فنی)
  • 56. Fine-tuning برای لحن محترمانه
  • 57. Fine-tuning برای لحن اقناعی
  • 58. Fine-tuning برای لحن دوستانه
  • 59. Fine-tuning برای لحن طنزآمیز (در چارچوب قوانین)
  • 60. ارزیابی کیفیت لحن سفارشی‌شده
  • 61. معیارهای ارزیابی لحن
  • 62. روش‌های ارزیابی انسانی لحن
  • 63. ارزیابی خودکار لحن
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در Fine-tuning
  • 65. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 66. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 67. Fine-tuning پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning – PEFT)
  • 68. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 69. Prefix Tuning
  • 70. Prompt Tuning
  • 71. Adapters
  • 72. مقایسه روش‌های PEFT
  • 73. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌ها و زمان
  • 74. مدل‌های زبانی و جنبه‌های اخلاقی
  • 75. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 76. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 78. شفافیت در مدل‌های زبانی
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning
  • 80. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 81. کاربرد مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
  • 82. کاربرد در آموزش و پرورش
  • 83. کاربرد در سلامت و پزشکی
  • 84. کاربرد در حقوق و قانون
  • 85. کاربرد در رسانه و ارتباطات
  • 86. کاربرد در خدمات مشتری
  • 87. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 88. آینده مدل‌های زبانی و Fine-tuning
  • 89. روندهای جدید در Fine-tuning
  • 90. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های زبانی
  • 91. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات
  • 92. ملاحظات شرعی و قانونی در محتوای آموزشی
  • 93. چارچوب فقهی در پردازش زبان طبیعی
  • 94. قوانین مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 95. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط
  • 96. حدود شرعی در تولید محتوا
  • 97. تأکید بر منافع ملی در کاربردهای زبانی
  • 98. سیاست‌های کلان کشور در حوزه هوش مصنوعی
  • 99. مسئولیت حقوقی تولیدکنندگان محتوا
  • 100. رعایت موازین اخلاقی در محتوای آموزشی

📚 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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Robustness and Adversarial Attacks”

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

پیمایش به بالا