سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن آموزشی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن آموزشی

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 آموزشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی
  • 3. معرفی تکنیک‌های اصلی Fine-tuning
  • 4. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 5. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها برای آموزش
  • 6. استانداردهای داده در آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. نکات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 8. تنظیم پارامترهای مدل برای Fine-tuning
  • 9. روش‌های بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 10. ارزیابی عملکرد مدل پس از Fine-tuning
  • 11. معیارهای سنجش کیفیت مدل‌های زبانی
  • 12. تفسیر نتایج ارزیابی مدل
  • 13. کاربرد Fine-tuning در حوزه آموزش
  • 14. سفارشی‌سازی مدل برای تولید محتوای آموزشی
  • 15. تولید سوالات امتحانی با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 16. خلاصه‌سازی متون درسی
  • 17. ارائه توضیحات تکمیلی برای مفاهیم پیچیده
  • 18. شخصی‌سازی مسیر یادگیری فراگیران
  • 19. تطبیق لحن و سبک محتوا با مخاطب
  • 20. مدل‌سازی لحن آموزشی رسمی و آکادمیک
  • 21. مدل‌سازی لحن آموزشی تعاملی و تشویق‌کننده
  • 22. مدل‌سازی لحن آموزشی ساده و قابل فهم
  • 23. ایجاد دستیارهای آموزشی هوشمند
  • 24. طراحی ربات‌های پرسش و پاسخ آموزشی
  • 25. تولید محتوای آموزشی چندرسانه‌ای
  • 26. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های مدیریت یادگیری (LMS)
  • 27. قابلیت‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 28. Fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 29. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
  • 30. تنظیم دقیق مدل برای درک مطلب
  • 31. تنظیم دقیق مدل برای تولید متن خلاقانه
  • 32. تنظیم دقیق مدل برای ترجمه تخصصی
  • 33. تنظیم دقیق مدل برای تشخیص احساسات
  • 34. تنظیم دقیق مدل برای طبقه‌بندی متون
  • 35. Fine-tuning با تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 36. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 37. Fine-tuning مدل‌های پایه (Base Models)
  • 38. Fine-tuning مدل‌های تخصصی (Domain-specific Models)
  • 39. روش‌های نوین Fine-tuning
  • 40. Fine-tuning پارامتری (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 41. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 42. کاربرد LoRA در Fine-tuning
  • 43. معرفی P-Tuning و Prompt Tuning
  • 44. مقایسه روش‌های PEFT
  • 45. Fine-tuning با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 46. Fine-tuning با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. Fine-tuning با استفاده از معماری ترنسفورمر
  • 48. ملاحظات عملی در Fine-tuning
  • 49. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش
  • 50. مدیریت منابع محاسباتی
  • 51. استفاده از GPU و TPU
  • 52. تنظیمات مربوط به حافظه (Memory Management)
  • 53. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی (Debugging)
  • 54. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 55. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 56. استفاده از روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 57. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 58. تنظیمات مربوط به Batch Size
  • 59. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل
  • 60. استانداردهای امنیتی در توسعه مدل‌های زبانی
  • 61. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 62. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا گمراه‌کننده
  • 63. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 64. قوانین مربوط به مالکیت معنوی محتوای تولید شده
  • 65. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 66. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در توسعه محتوا
  • 67. رعایت حدود شرعی در تولید محتوای آموزشی
  • 68. پرهیز از موضوعات ممنوع مطلق
  • 69. رویکرد محتاطانه در موضوعات حساس
  • 70. اصول فقهی در اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 71. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
  • 72. اصول تاریخ و سیاست مبتنی بر منافع ملی
  • 73. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 75. بررسی ادبیات پژوهشی مرتبط با Fine-tuning
  • 76. تحلیل مقالات علمی در حوزه مدل‌های زبانی
  • 77. یافتن شکاف‌های پژوهشی
  • 78. طراحی پروژه‌های تحقیقاتی جدید
  • 79. ارتباط با جامعه علمی و متخصصان
  • 80. استفاده از ابزارهای متن‌باز (Open-source Tools)
  • 81. معرفی کتابخانه‌های محبوب (Hugging Face Transformers)
  • 82. کار با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
  • 83. نصب و پیکربندی محیط توسعه
  • 84. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی (Visualization Tools)
  • 85. مدیریت نسخه‌های کد و داده‌ها (Version Control)
  • 86. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 87. آینده مدل‌های زبانی و Fine-tuning
  • 88. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
  • 89. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 90. Fine-tuning برای درک و تولید تصاویر و صدا
  • 91. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته‌تر در PEFT
  • 93. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 94. کاربرد مدل‌های زبانی در صنایع مختلف (غیر از آموزش)
  • 95. چالش‌های پیش روی Fine-tuning
  • 96. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 97. قابلیت اطمینان (Reliability) و استحکام (Robustness) مدل‌ها
  • 98. مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 99. راهکارهای عملی برای کاهش سوگیری
  • 100. ارتقاء قابلیت تعمیم (Generalization) مدل‌ها

📚 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.