سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری BitFit

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری BitFit

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری BitFit

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری مدل‌های زبانی و فرآیند Fine-tuning
  • 2. آشنایی با معماری BitFit و مزایای آن
  • 3. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Fine-tuning
  • 5. مروری بر کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز (مانند Hugging Face Transformers)
  • 6. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 7. انواع داده‌ها و فرمت‌های مورد استفاده در Fine-tuning
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 9. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
  • 10. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 12. مروری بر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT, GPT-2)
  • 13. معیارهای انتخاب مدل پایه بر اساس وظیفه
  • 14. درک معماری داخلی مدل‌های زبانی
  • 15. تنظیم پارامترهای اولیه مدل پایه
  • 16. تنظیم دقیق معماری BitFit
  • 17. فراپارامترهای Fine-tuning
  • 18. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 19. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
  • 20. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 21. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 22. بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها
  • 23. تنظیم دقیق لایه‌های خاص در BitFit
  • 24. آموزش مدل پایه با معماری BitFit
  • 25. فرآیند اجرای حلقه آموزش
  • 26. نظارت بر معیارهای عملکرد در طول آموزش
  • 27. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 28. استفاده از مجموعه اعتبارسنجی برای تنظیم فراپارامترها
  • 29. ارزیابی مدل Fine-tuned
  • 30. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف زبانی
  • 31. متریک‌های استاندارد (مانند دقت، F1-score, BLEU)
  • 32. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 33. مقایسه عملکرد مدل Fine-tuned با مدل پایه
  • 34. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 35. تنظیم لحن و سبک در متن خروجی
  • 36. تولید متن خلاقانه و داستانی
  • 37. تولید متن خبری و تحلیلی
  • 38. تولید متن با لحن رسمی و اداری
  • 39. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 40. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
  • 41. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)
  • 42. تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 43. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 44. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 45. استخراج رابطه (Relation Extraction)
  • 46. پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 47. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 48. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 49. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 50. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 51. تنظیم مدل برای ترجمه بین زبان‌های مشخص
  • 52. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 53. تولید کد برنامه‌نویسی با زبان‌های مختلف
  • 54. Fine-tuning برای وظایف مکالمه‌ای (Chatbots)
  • 55. تنظیم مدل برای پاسخگویی در مکالمات
  • 56. تولید دیالوگ‌های طبیعی و منسجم
  • 57. Fine-tuning برای وظایف توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 58. تولید توصیه‌های متنی شخصی‌سازی شده
  • 59. Fine-tuning برای وظایف اصلاح خطا (Error Correction)
  • 60. اصلاح خطاهای املایی و دستوری
  • 61. Fine-tuning برای وظایف تشخیص و تولید سبک (Style Transfer)
  • 62. تغییر لحن و سبک متن از یک حالت به حالت دیگر
  • 63. Fine-tuning برای وظایف تولید محتوای آموزشی
  • 64. تولید محتوای درس، تمرین و آزمون
  • 65. تنظیم لحن محتوای آموزشی برای گروه‌های سنی مختلف
  • 66. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن شرعی و رسمی
  • 67. تولید محتوای دینی و اخلاقی مطابق با چارچوب رسمی
  • 68. تولید پاسخ‌های شرعی به سوالات متداول
  • 69. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن علمی و پژوهشی
  • 70. تولید پیش‌نویس مقالات علمی
  • 71. تولید چکیده مقالات
  • 72. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن روایی و داستانی (با رعایت حدود شرعی)
  • 73. تولید داستان‌های کوتاه و آموزنده
  • 74. تولید سناریوهای نمایشی با رعایت موازین
  • 75. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن اداری و رسمی
  • 76. تولید پیش‌نویس نامه‌های اداری و بخشنامه‌ها
  • 77. تولید گزارش‌های سازمانی
  • 78. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن خبری و تحلیلی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 79. تولید خبرهای تحلیلی و مقالات تفسیری
  • 80. تولید محتوای رسانه‌ای با رویکرد ملی
  • 81. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن آموزشی و تربیتی
  • 82. تولید محتوای مرتبط با سبک زندگی اسلامی-ایرانی
  • 83. تولید محتوای آموزشی برای کودکان و نوجوانان
  • 84. Fine-tuning برای وظایف تولید متن با لحن مشاوره و راهنمایی (در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 85. تولید محتوای مشاوره ازدواج و خانواده
  • 86. تولید محتوای راهنمایی شغلی
  • 87. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کاربردهای ویژه
  • 88. کاربرد در سیستم‌های پاسخگویی خودکار (IVR)
  • 89. کاربرد در سیستم‌های جستجوی هوشمند
  • 90. کاربرد در ابزارهای نگارش و ویرایش متن
  • 91. کاربرد در تحلیل داده‌های حجیم متنی
  • 92. کاربرد در ابزارهای آموزش زبان فارسی
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 94. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در Fine-tuning
  • 95. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 96. Fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 97. Fine-tuning با داده‌های بسیار کم (Zero-shot Learning)
  • 98. ارزیابی مداوم و به‌روزرسانی مدل
  • 99. روش‌های پایش عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 100. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید

📚 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.