, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خودگردان و هوشمند در محیط چندوجهی با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های ترکیبی

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: خلق لحن‌های خودگردان و هوشمند در محیط چندوجهی با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های ترکیبی

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. مقدمات مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. آموزش مدل‌های زبانی: فرآیند و الگوریتم‌ها
  • 4. مفهوم و کاربرد Fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 5. استراتژی‌های انتخاب مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 7. تنظیم پارامترهای مدل حین Fine-tuning
  • 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tuned
  • 9. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 10. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 11. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 12. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 13. Fine-tuning برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 14. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 15. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 16. Fine-tuning برای وظایف تحلیل احساسات
  • 17. Fine-tuning برای خلق لحن‌های خودگردان
  • 18. مفهوم لحن در مدل‌های زبانی
  • 19. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌های مختلف
  • 20. تکنیک‌های مدل‌سازی لحن
  • 21. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های رسمی و اداری
  • 22. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های دوستانه و غیررسمی
  • 23. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های علمی و تخصصی
  • 24. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های داستانی و روایی
  • 25. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های طنزآمیز
  • 26. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های اقناعی
  • 27. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های اخباری
  • 28. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های آموزشی
  • 29. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های مذهبی و اخلاقی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 30. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های حقوقی و قضایی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 31. مفهوم هوشمندی در مدل‌های زبانی
  • 32. شاخص‌های هوشمندی در مدل‌های زبانی
  • 33. Fine-tuning برای افزایش قابلیت درک و استدلال مدل
  • 34. Fine-tuning برای افزایش خلاقیت و نوآوری مدل
  • 35. Fine-tuning برای افزایش قابلیت حل مسئله مدل
  • 36. Fine-tuning برای افزایش قابلیت تصمیم‌گیری مدل
  • 37. مفهوم محیط چندوجهی
  • 38. ارتباط مدل‌های زبانی با سایر مدالیته‌ها (تصویر، صدا، ویدئو)
  • 39. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای درک و تولید متن در محیط چندوجهی
  • 40. ادغام اطلاعات از مدالیته‌های مختلف
  • 41. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 42. Fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 43. Fine-tuning برای وظایف مرتبط با تصویر و متن
  • 44. Fine-tuning برای وظایف مرتبط با صدا و متن
  • 45. Fine-tuning برای وظایف مرتبط با ویدئو و متن
  • 46. مفهوم تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 47. انواع داده‌های مورد استفاده در تصمیم‌گیری
  • 48. Fine-tuning برای تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های متنی
  • 49. Fine-tuning برای تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های عددی
  • 50. Fine-tuning برای تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های دسته‌بندی شده
  • 51. Fine-tuning برای تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 52. مفهوم داده‌های ترکیبی
  • 53. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
  • 54. Fine-tuning برای تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 55. استراتژی‌های ترکیب داده‌ها
  • 56. چالش‌های کار با داده‌های ترکیبی
  • 57. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های ترکیبی
  • 58. Fine-tuning برای پیش‌بینی با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 59. Fine-tuning برای توصیه‌گرها با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 60. Fine-tuning برای سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 61. کاربرد Fine-tuning در هوش تجاری
  • 62. کاربرد Fine-tuning در مدیریت دانش
  • 63. کاربرد Fine-tuning در خدمات مشتریان
  • 64. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای هوشمند
  • 65. کاربرد Fine-tuning در ابزارهای آموزشی
  • 66. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های خبره
  • 67. کاربرد Fine-tuning در تحلیل بازار
  • 68. کاربرد Fine-tuning در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 69. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های امنیتی (با رعایت قوانین)
  • 70. کاربرد Fine-tuning در سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 71. کاربرد Fine-tuning در امور مالی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 72. کاربرد Fine-tuning در کشاورزی
  • 73. کاربرد Fine-tuning در صنعت
  • 74. کاربرد Fine-tuning در حقوق و قضا (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 75. کاربرد Fine-tuning در فرهنگ و هنر (با رعایت موازین)
  • 76. کاربرد Fine-tuning در آموزش عالی
  • 77. کاربرد Fine-tuning در پژوهش‌های علمی
  • 78. کاربرد Fine-tuning در بهبود تعامل انسان و ماشین
  • 79. کاربرد Fine-tuning در ابزارهای نویسندگی خودکار
  • 80. کاربرد Fine-tuning در ابزارهای ویراستاری هوشمند
  • 81. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های خلاصه‌سازی خودکار اخبار
  • 82. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تولید گزارش‌های فنی
  • 83. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های پاسخگویی به سوالات متداول
  • 84. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تشخیص محتوای نامناسب (با رعایت چارچوب)
  • 85. کاربرد Fine-tuning در توسعه دستیارهای مجازی هوشمند
  • 86. کاربرد Fine-tuning در تحلیل و پردازش متون تاریخی (با رعایت چارچوب)
  • 87. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی بومی‌سازی شده
  • 88. کاربرد Fine-tuning در شبیه‌سازی سناریوهای مختلف
  • 89. کاربرد Fine-tuning در تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت حریم خصوصی)
  • 90. کاربرد Fine-tuning در پیش‌بینی روندها
  • 91. کاربرد Fine-tuning در شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 92. کاربرد Fine-tuning در ایجاد شخصیت‌های مجازی هوشمند
  • 93. کاربرد Fine-tuning در ارزیابی و اعتبارسنجی اطلاعات
  • 94. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های مدیریت بحران

📚 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: خلق لحن‌های خودگردان و هوشمند در محیط چندوجهی با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های ترکیبی”

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

پیمایش به بالا