سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی

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: سفارشی‌سازی برای بیان احساسی و سبکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های زبانی
  • 3. مفهوم و انواع fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 4. اهمیت fine-tuning برای سفارشی‌سازی مدل
  • 5. مراحل کلی فرآیند fine-tuning
  • 6. آماده‌سازی مجموعه داده برای fine-tuning
  • 7. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 8. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
  • 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 11. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده محبوب (مانند BERT، GPT)
  • 12. معیارهای انتخاب مدل پایه بر اساس وظیفه
  • 13. تنظیم پارامترهای مدل پایه برای fine-tuning
  • 14. فهم معماری مدل پایه و لایه‌های قابل تنظیم
  • 15. تکنیک‌های fine-tuning: انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 16. fine-tuning تمام لایه‌ها در مقابل fine-tuning لایه‌های نهایی
  • 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) پارامترهای مدل
  • 18. استفاده از بهینه‌سازها (Optimizers) در fine-tuning
  • 19. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 20. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در fine-tuning
  • 21. روش‌های تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 22. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای تنظیم پارامترها
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی fine-tuned
  • 25. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازخوانی (Recall)، F1-Score
  • 26. معیارهای مخصوص وظایف تولید متن
  • 27. ارزیابی کیفیت تولید متن در fine-tuning
  • 28. بررسی انطباق با چارچوب‌های شرعی و قانونی در ارزیابی
  • 29. fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و طبقه‌بندی نظرات
  • 31. تشخیص موضوع (Topic Classification) و دسته‌بندی اسناد
  • 32. کاربرد fine-tuning در شناسایی هرزنامه (Spam Detection)
  • 33. fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 35. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 36. تولید پاسخ در گفتگو (Dialogue Response Generation)
  • 37. fine-tuning برای سفارشی‌سازی بیان احساسی
  • 38. شناسایی و طبقه‌بندی انواع احساسات در متن
  • 39. تنظیم مدل برای تولید متن با لحن خاص (مثبت، منفی، خنثی)
  • 40. تولید محتوای داستانی با احساسات دلخواه
  • 41. fine-tuning برای سفارشی‌سازی سبکی
  • 42. تطبیق سبک نوشتاری مدل با سبک یک نویسنده خاص
  • 43. تولید متن با لحن رسمی یا غیررسمی
  • 44. سفارشی‌سازی سبکی برای کاربردهای مختلف (خبری، ادبی، آموزشی)
  • 45. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
  • 46. روش‌های fine-tuning کارآمد از نظر پارامتر (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 47. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 48. Adapter Layers
  • 49. Prefix Tuning
  • 50. Prompt Tuning
  • 51. کاربرد PEFT در کاهش هزینه‌های محاسباتی و حافظه
  • 52. fine-tuning برای زبان فارسی
  • 53. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی برای فارسی
  • 54. مجموعه داده‌های فارسی برای fine-tuning
  • 55. ابزارها و کتابخانه‌های مفید برای fine-tuning مدل‌های فارسی
  • 56. کاربرد fine-tuning در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 57. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های fine-tuned
  • 58. ارزیابی عملکرد سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 59. fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای پیشنهاد محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 61. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 62. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا مغرضانه
  • 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های fine-tuned
  • 64. انطباق خروجی مدل با ارزش‌های اسلامی و انقلابی
  • 65. بررسی انطباق مدل با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 66. جلوگیری از ترویج موضوعات ممنوع مطلق
  • 67. مدیریت موضوعات حساس در fine-tuning
  • 68. فقه و احکام در سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی
  • 69. اقتصاد و بانکداری بدون ربا در تولید محتوا
  • 70. موسیقی، هنر و سینما در چارچوب شرعی
  • 71. روان‌شناسی خانواده و ازدواج بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی
  • 72. تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
  • 73. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 74. کاربرد fine-tuning در آموزش مجازی
  • 75. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای تولید محتوای آموزشی
  • 76. ارزیابی و بهبود مدل‌های آموزشی fine-tuned
  • 77. fine-tuning برای دستیارهای صوتی و چت‌بات‌های فارسی
  • 78. طراحی مکالمات طبیعی و مفید
  • 79. ارزیابی انطباق با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 80. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی
  • 81. روندهای جدید در fine-tuning
  • 82. نقش fine-tuning در توسعه هوش مصنوعی در ایران
  • 83. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 84. کاربردهای خلاقانه fine-tuning در صنایع مختلف
  • 85. تولید محتوای تبلیغاتی سازگار با فرهنگ اسلامی
  • 86. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای متون حقوقی و قضایی
  • 87. fine-tuning برای تحلیل و تولید کدهای برنامه‌نویسی
  • 88. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal) و fine-tuning آن‌ها
  • 89. fine-tuning برای وظایف تولیدی پیچیده
  • 90. بهینه‌سازی فرآیند fine-tuning برای مقیاس بزرگ
  • 91. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در fine-tuning
  • 92. fine-tuning مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models)
  • 93. مقایسه fine-tuning مدل‌های بزرگ و کوچک
  • 94. روش‌های ارزیابی عمیق‌تر برای مدل‌های fine-tuned
  • 95. تحلیل خطاهای مدل و بهبود آن‌ها
  • 96. fine-tuning برای تولید محتوای مذهبی و فرهنگی
  • 97. تولید متون تفسیری و روایی با رویکرد رسمی
  • 98. سفارشی‌سازی برای پاسخگویی به شبهات اعتقادی
  • 99. کاربرد fine-tuning در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب اسلامی)
  • 100. تولید محتوای حمایتی و آموزشی در چارچوب خانواده ایرانی

📚 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.