, ,

کتاب طراحی LLMs قابل تفسیر: اصول و روش‌ها

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 طراحی LLMs قابل تفسیر: اصول و روش‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 4. توابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 5. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 6. نکات کلیدی در انتخاب معماری شبکه عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 8. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 11. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (LSTM) و GRU
  • 12. مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 13. پردازش زبان طبیعی با استفاده از ترنسفورمرها
  • 14. اصول قابلیت تفسیر در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. اهمیت قابلیت تفسیر در هوش مصنوعی
  • 16. انواع روش‌های قابلیت تفسیر
  • 17. روش‌های تفسیری پیش از مدل (Pre-model Interpretability)
  • 18. روش‌های تفسیری در حین مدل (Intrinsic Interpretability)
  • 19. روش‌های تفسیری پس از مدل (Post-hoc Interpretability)
  • 20. شاخص‌های ارزیابی قابلیت تفسیر
  • 21. مدل‌های خطی قابل تفسیر
  • 22. رگرسیون لجستیک و تفسیر ضرایب
  • 23. درختان تصمیم و تفسیر قواعد
  • 24. مدل‌های مبتنی بر قانون (Rule-based Models)
  • 25. تکنیک‌های LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 26. تکنیک‌های SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 27. تفسیر مدل‌های جعبه سیاه (Black-box Models)
  • 28. تجزیه و تحلیل وابستگی جزئی (Partial Dependence Plots – PDP)
  • 29. اهمیت متغیرهای ویژگی (Feature Importance)
  • 30. روش‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Methods)
  • 31. نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 32. تفسیر مدل‌های CNN با نقشه‌های فعال‌سازی
  • 33. تفسیر مدل‌های RNN و LSTM
  • 34. روش‌های مبتنی بر اِعمال اختلال (Perturbation-based Methods)
  • 35. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 36. کاربرد قابلیت تفسیر در تشخیص تقلب
  • 37. کاربرد قابلیت تفسیر در تشخیص پزشکی
  • 38. کاربرد قابلیت تفسیر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. کاربرد قابلیت تفسیر در تصمیم‌گیری‌های بانکی
  • 40. کاربرد قابلیت تفسیر در حوزه حقوقی
  • 41. کاربرد قابلیت تفسیر در حوزه علوم اجتماعی
  • 42. چالش‌های قابلیت تفسیر در مدل‌های پیچیده
  • 43. ملاحظات اخلاقی در قابلیت تفسیر
  • 44. حریم خصوصی و قابلیت تفسیر
  • 45. امنیت و قابلیت تفسیر
  • 46. مدل‌های قابل تفسیر برای پردازش زبان طبیعی
  • 47. مدل‌های قابل تفسیر برای بینایی ماشین
  • 48. مدل‌های قابل تفسیر برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. طراحی معماری‌های قابل تفسیر از ابتدا
  • 50. معماری‌های عصبی با قابلیت تفسیر ذاتی
  • 51. شبکه‌های عصبی قابل تفسیر مولد (Generative Interpretable Networks)
  • 52. یادگیری تقویتی قابل تفسیر
  • 53. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های قابل تفسیر
  • 54. توسعه ابزارهای قابلیت تفسیر
  • 55. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های قابلیت تفسیر
  • 56. کاربرد قابلیت تفسیر در اطمینان‌پذیری هوش مصنوعی
  • 57. قابلیت تفسیر و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 58. قابلیت تفسیر و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 59. استانداردهای قابلیت تفسیر در هوش مصنوعی
  • 60. آینده قابلیت تفسیر در هوش مصنوعی
  • 61. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 62. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
  • 63. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 64. چارچوب‌های نظارتی هوش مصنوعی
  • 65. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اقتصاد
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء بهره‌وری
  • 67. هوش مصنوعی و اشتغال
  • 68. هوش مصنوعی و آموزش
  • 69. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 70. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 71. هوش مصنوعی در حوزه صنعت
  • 72. هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
  • 73. هوش مصنوعی در حوزه مدیریت شهری
  • 74. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
  • 75. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 76. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 77. هوش مصنوعی و حکمرانی داده
  • 78. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 79. حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 80. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها
  • 81. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و کاربرد آن
  • 82. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین (Privacy-Preserving Machine Learning)
  • 83. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 84. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 85. مدل‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 86. ارزیابی ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 87. مدیریت ریسک در هوش مصنوعی
  • 88. قابلیت اطمینان (Reliability) در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 89. مقاومت (Robustness) مدل‌ها در برابر حملات
  • 90. شفافیت (Transparency) در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی
  • 91. بی‌طرفی (Fairness) در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 92. جلوگیری از تبعیض در هوش مصنوعی
  • 93. تضمین کیفیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 94. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 95. پایش و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی و تحلیل روندها
  • 98. هوش مصنوعی و مدیریت بحران
  • 99. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی منابع
  • 100. اصول مهندسی دانش در هوش مصنوعی

📚 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 طراحی LLMs قابل تفسیر: اصول و روش‌ها”

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

پیمایش به بالا