, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن آموزشی

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 آموزشی

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 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

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 آموزشی”

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

پیمایش به بالا