سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و پایه‌گذاری زبان در بستر چندوجهی

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 معماری ترنسفورمر
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی و مفاهیم کلیدی
  • 3. مروری بر معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
  • 4. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
  • 5. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی (Pre-training)
  • 6. مجموعه داده‌های بزرگ و استاندارد برای پیش‌فرض‌سازی
  • 7. اهداف پیش‌فرض‌سازی: پیش‌بینی کلمه بعدی و ماسک‌گذاری
  • 8. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌فرض‌شده رایج (BERT, GPT)
  • 9. مفهوم Fine-tuning و چرایی نیاز به آن
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 11. تنظیم هایپرپارامترها در فرآیند Fine-tuning
  • 12. استراتژی‌های Fine-tuning: آموزش کل مدل یا لایه‌های خاص
  • 13. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 14. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 15. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 16. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 17. Fine-tuning برای وظایف پاسخگویی به سوال
  • 18. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 19. Fine-tuning برای وظایف تحلیل احساسات
  • 20. Fine-tuning برای وظایف استخراج رابطه
  • 21. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 22. Fine-tuning برای وظایف تولید موسیقی
  • 23. Fine-tuning برای وظایف تولید تصویر (از متن)
  • 24. Fine-tuning برای وظایف چندوجهی (Multimodal)
  • 25. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned: معیارهای کلیدی
  • 26. معیارهای ارزیابی وظایف تولید متن (BLEU, ROUGE)
  • 27. معیارهای ارزیابی وظایف طبقه‌بندی (Accuracy, F1-score)
  • 28. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning techniques)
  • 29. آموزش انتقالی (Transfer Learning) و نقش آن
  • 30. مفهوم دانش انتقالی (Transferable Knowledge)
  • 31. مدل‌های زبانی کوچک‌شده (Distilled Language Models)
  • 32. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مکالمه‌ای
  • 33. طراحی چت‌بات‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 34. تنظیم دقیق برای دستیابی به سبک‌های زبانی خاص
  • 35. ایجاد سبک نوشتاری رسمی و اداری
  • 36. ایجاد سبک نوشتاری علمی و تخصصی
  • 37. ایجاد سبک نوشتاری ادبی و هنری
  • 38. ایجاد سبک نوشتاری خبری و تحلیلی
  • 39. ایجاد سبک نوشتاری دوستانه و غیررسمی
  • 40. مدیریت واژگان و اصطلاحات خاص در Fine-tuning
  • 41. کنترل لحن و احساسات در متن تولید شده
  • 42. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 43. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 44. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning مدل‌ها
  • 45. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند Fine-tuning
  • 46. روش‌های مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 47. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
  • 48. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی و مذهبی
  • 49. کاربرد Fine-tuning در بومی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 50. تطبیق مدل‌های زبانی با زبان فارسی
  • 51. تنظیم دقیق برای لهجه‌ها و گویش‌های فارسی
  • 52. مدل‌های زبانی برای متون تاریخی و ادبی فارسی
  • 53. مدل‌های زبانی برای متون فقهی و حقوقی
  • 54. مدل‌های زبانی برای متون اقتصادی و بانکی
  • 55. مدل‌های زبانی برای متون پزشکی و سلامت
  • 56. مدل‌های زبانی برای متون آموزشی و دانشگاهی
  • 57. مدل‌های زبانی برای متون فنی و مهندسی
  • 58. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای مذهبی (سازگار)
  • 59. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای فرهنگی (سازگار)
  • 60. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای مرتبط با خانواده (سازگار)
  • 61. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای هنری (سازگار)
  • 62. Fine-tuning برای وظایف تخصصی در حوزه‌های حساس
  • 63. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات از متون فقهی
  • 64. تنظیم دقیق برای تحلیل متون تاریخی (با رویکرد رسمی)
  • 65. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متون اقتصادی (سازگار)
  • 66. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات علمی (سازگار)
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 68. آموزش با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 69. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 70. روش Prefix Tuning
  • 71. روش Prompt Tuning
  • 72. روش Adapter Tuning
  • 73. مقایسه روش‌های PEFT
  • 74. مبانی آموزش تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 75. کاربرد RLHF در هم‌راستاسازی مدل‌ها با ارزش‌ها
  • 76. پیاده‌سازی RLHF برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 77. ملاحظات پیاده‌سازی RLHF در ایران
  • 78. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned با معیارهای انسانی
  • 79. تست‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 80. بازخورد کاربران و بهبود مستمر مدل
  • 81. مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 82. انتشار و به‌اشتراک‌گذاری مدل‌های Fine-tuned
  • 83. معماری‌های مدل‌های زبانی جدیدتر
  • 84. مدل‌های زبانی مولتی‌مدال (Multimodal Language Models)
  • 85. فرایندهای یادگیری در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 86. Fine-tuning مدل‌های مولتی‌مدال
  • 87. کاربرد مدل‌های مولتی‌مدال در تولید محتوای چندوجهی
  • 88. تولید متن از تصویر
  • 89. تولید تصویر از متن (با رعایت چارچوب)
  • 90. تولید ویدئو از متن (با رعایت چارچوب)
  • 91. تولید پاسخ‌های متنی به ورودی‌های چندوجهی
  • 92. چالش‌های Fine-tuning در بستر چندوجهی
  • 93. ارزیابی مدل‌های مولتی‌مدال
  • 94. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 95. نقش هوش مصنوعی در خلق محتوای آموزشی
  • 96. پتانسیل مدل‌های زبانی در ارتقاء آموزش
  • 97. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 98. نقش مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 99. هم‌افزایی مدل‌های زبانی و علوم انسانی
  • 100. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه و فرهنگ

📚 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.