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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000052766 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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)

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و چندزبانه”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا