سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای داده‌های اندک

کتاب تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای داده‌های اندک

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 تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning برای داده‌های اندک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 4. آموزش اولیه مدل‌های زبانی
  • 5. نیاز به Fine-tuning در داده‌های اندک
  • 6. انواع داده‌های اندک در کاربردهای عملی
  • 7. چالش‌های Fine-tuning با داده‌های محدود
  • 8. راهکارهای اولیه برای Fine-tuning در داده‌های اندک
  • 9. تنظیم ابرپارامترها برای داده‌های اندک
  • 10. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) در Fine-tuning
  • 11. Regularization مبتنی بر داده (Data Augmentation)
  • 12. Data Augmentation برای متون فارسی
  • 13. تکنیک‌های پیشرفته Data Augmentation
  • 14. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 15. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
  • 16. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 17. Fine-tuning با استفاده از داده‌های برچسب‌دار اندک
  • 18. استفاده از مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
  • 19. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 20. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 21. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 22. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به سوال
  • 23. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 24. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 25. Fine-tuning برای وظایف تحلیل احساسات
  • 26. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 27. Fine-tuning برای وظایف تشخیص رابطه (Relation Extraction)
  • 28. Fine-tuning برای وظایف تشخیص烟 (Intent Detection)
  • 29. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 30. Fine-tuning برای وظایف تفسیر کد
  • 31. Fine-tuning برای وظایف یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 32. یادگیری فعال (Active Learning) در Fine-tuning
  • 33. انتخاب نمونه‌های مفید برای برچسب‌گذاری
  • 34. استراتژی‌های Active Learning
  • 35. Fine-tuning با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 36. استفاده از داده‌های بدون برچسب در کنار داده‌های برچسب‌دار
  • 37. روش‌های Self-training و Co-training
  • 38. Fine-tuning با استفاده از یادگیری انتقالی معکوس (Inverse Transfer Learning)
  • 39. استفاده از دانش از وظایف مشابه
  • 40. Fine-tuning با استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 41. هم‌زمان آموزش مدل برای چند وظیفه
  • 42. تکنیک‌های پیشرفته Multi-task Learning
  • 43. Fine-tuning با استفاده از مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 44. استفاده از GPT-3 و مدل‌های مشابه
  • 45. Prompt Engineering برای Fine-tuning
  • 46. Fine-tuning پارامترهای محدود (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 47. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 48. Prefix Tuning
  • 49. Adapter Tuning
  • 50. QLoRA (Quantized LoRA)
  • 51. P-Tuning
  • 52. Prompt Tuning
  • 53. IA³ (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Activations)
  • 54. Fine-tuning برای مدل‌های کوچک‌تر (Knowledge Distillation)
  • 55. تقطیر دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 56. روش‌های Knowledge Distillation
  • 57. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 58. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 59. اهمیت ارزیابی در داده‌های اندک
  • 60. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
  • 61. پاکسازی متن و حذف نویز
  • 62. توکن‌سازی (Tokenization) برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 63. کدگذاری متون (Text Encoding)
  • 64. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 65. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
  • 66. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 67. استفاده از ابزارهای تولید داده
  • 68. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
  • 69. Fine-tuning برای زبان فارسی
  • 70. چالش‌های خاص Fine-tuning برای زبان فارسی
  • 71. منابع داده‌های فارسی برای Fine-tuning
  • 72. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای زبان فارسی
  • 73. Fine-tuning برای کاربردهای خاص صنعتی در ایران
  • 74. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 75. کاربرد در حوزه حقوق و قضایی
  • 76. کاربرد در حوزه آموزش و پرورش
  • 77. کاربرد در حوزه رسانه و تبلیغات
  • 78. کاربرد در حوزه خدمات بانکی و مالی (مطابق با قوانین)
  • 79. کاربرد در حوزه گردشگری و میراث فرهنگی
  • 80. کاربرد در حوزه هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات
  • 81. کاربرد در حوزه مدیریت و برنامه‌ریزی شهری
  • 82. کاربرد در حوزه کشاورزی و منابع طبیعی
  • 83. کاربرد در حوزه حمل و نقل و لجستیک
  • 84. کاربرد در حوزه محیط زیست
  • 85. کاربرد در حوزه انرژی
  • 86. کاربرد در حوزه دفاع و امنیت (مطابق با قوانین)
  • 87. کاربرد در حوزه فرهنگی و هنری (مطابق با چارچوب رسمی)
  • 88. بررسی نمونه‌های موفق Fine-tuning در ایران
  • 89. مطالعه موردی: Fine-tuning برای chatbotهای فارسی
  • 90. مطالعه موردی: Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر فارسی
  • 91. مطالعه موردی: Fine-tuning برای ابزارهای تحلیل متنی فارسی
  • 92. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 93. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 94. کاهش سوگیری در فرآیند Fine-tuning
  • 95. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 96. امنیت مدل‌های Fine-tuned
  • 97. ملاحظات قانونی و شرعی در Fine-tuning
  • 98. استفاده مسئولانه از مدل‌های Fine-tuned
  • 99. آینده Fine-tuning در داده‌های اندک
  • 100. روندهای نوظهور در PEFT

📚 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.