, ,

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

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 BitFit

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 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

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 BitFit”

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

پیمایش به بالا