سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و چندزبانه

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و چندزبانه

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 چندزبانه

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. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
  • 4. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی (مانند Hugging Face Transformers)
  • 5. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 6. آموزش اولیه مدل‌های زبانی (Pre-training)
  • 7. کاربردها و مزایای مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 8. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
  • 9. انواع رویکردهای Fine-tuning
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 11. فرمت‌بندی داده‌ها برای وظایف مختلف
  • 12. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 13. تنظیم پارامترهای مدل برای Fine-tuning
  • 14. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های آن
  • 15. بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها
  • 16. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
  • 17. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 18. استفاده از کارت‌های گرافیک (GPU) و سخت‌افزارهای لازم
  • 19. ملاحظات سخت‌افزاری برای Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 20. مدیریت حافظه GPU
  • 21. استفاده از ابزارهای موازی‌سازی و توزیع‌شده
  • 22. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 23. تنظیم مدل برای تحلیل احساسات
  • 24. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 25. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 26. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 27. Fine-tuning برای پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 28. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
  • 29. Fine-tuning برای تکمیل کد
  • 30. Fine-tuning برای تشخیص اسپم
  • 31. Fine-tuning برای طبقه‌بندی موضوعی
  • 32. Fine-tuning برای مدل‌سازی زبان
  • 33. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه (Multilingual Fine-tuning)
  • 34. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
  • 35. استراتژی‌های Fine-tuning برای زبان فارسی
  • 36. استفاده از داده‌های فارسی برای Fine-tuning
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tuned
  • 38. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 39. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
  • 40. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
  • 41. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 42. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 43. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 45. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 46. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 47. تکنیک‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 48. اهمیت اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 49. Fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Fine-tuning)
  • 50. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در Fine-tuning
  • 51. استفاده از مدل‌های پایه (Base Models) مختلف
  • 52. مقایسه عملکرد مدل‌های پایه متفاوت
  • 53. انتخاب مدل پایه مناسب برای وظیفه مورد نظر
  • 54. Fine-tuning مدل‌های encoder-decoder
  • 55. Fine-tuning مدل‌های decoder-only
  • 56. Fine-tuning مدل‌های encoder-only
  • 57. مدل‌های پیشرفته‌تر برای Fine-tuning
  • 58. آشنایی با مدل‌های جدیدتر (مانند GPT-3, BERT, RoBERTa)
  • 59. تکنیک‌های استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 60. استفاده از بردار کلمات (Word Embeddings)
  • 61. استفاده از بردار جملات (Sentence Embeddings)
  • 62. تجزیه و تحلیل نتایج Fine-tuning
  • 63. عیب‌یابی مشکلات رایج در Fine-tuning
  • 64. مدیریت خطاهای مدل
  • 65. بهبود کیفیت خروجی مدل
  • 66. کاربرد Fine-tuning در صنعت
  • 67. Fine-tuning برای دستیابی به سبک‌های نوشتاری خاص
  • 68. Fine-tuning برای تولید محتوای متناسب با مخاطب
  • 69. Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. Fine-tuning برای چت‌بات‌های تخصصی
  • 71. Fine-tuning برای دستیابی به سبک فارسی بومی
  • 72. طراحی و جمع‌آوری داده‌های اختصاصی فارسی
  • 73. چالش‌های فرهنگی و زبانی در Fine-tuning فارسی
  • 74. احترام به مقدسات و ارزش‌های دینی در Fine-tuning
  • 75. پرهیز از محتوای نامناسب و مغایر با شرع
  • 76. رعایت چارچوب‌های قانونی جمهوری اسلامی ایران
  • 77. استفاده از اصطلاحات علمی رایج در حوزه هوش مصنوعی
  • 78. مدیریت دانش و مستندسازی فرآیند Fine-tuning
  • 79. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 82. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 83. روندهای نوظهور در Fine-tuning
  • 84. کاربرد Fine-tuning در تحقیقات علمی
  • 85. توسعه ابزارهای خودکار برای Fine-tuning
  • 86. Fine-tuning با رویکردهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 87. Fine-tuning برای وظایف پیچیده و ترکیبی
  • 88. کاربرد Fine-tuning در سازمان‌های دولتی و خصوصی
  • 89. پروژه‌های عملی Fine-tuning
  • 90. تولید محتوای آموزشی با سبک خاص
  • 91. تحلیل متون تخصصی با دقت بالا
  • 92. بهینه‌سازی سیستم‌های ارتباطی
  • 93. ساخت ابزارهای هوشمند برای کاربران ایرانی
  • 94. اهمیت Fine-tuning برای پیشرفت هوش مصنوعی در ایران
  • 95. نکات تکمیلی و پیشرفته در Fine-tuning
  • 96. مدل‌های زبانی توصیفی (Descriptive Language Models)
  • 97. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 98. معماری‌های جدیدتر در مدل‌های زبانی
  • 99. بهینه‌سازی مدل‌های Fine-tuned برای استقرار (Deployment)
  • 100. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های زبانی

📚 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.