, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

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 بهینه‌سازی آن‌ها
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 4. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهایشان
  • 5. ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 6. مفهوم و اهمیت fine-tuning
  • 7. مراحل کلی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 8. آماده‌سازی داده برای fine-tuning
  • 9. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های آموزشی
  • 10. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف خاص
  • 11. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 13. معیارهای انتخاب مدل پایه
  • 14. مدل‌های محبوب و پرکاربرد برای fine-tuning
  • 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) در fine-tuning
  • 16. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 17. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن
  • 18. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 19. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 20. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 21. روش‌های کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 22. استفاده از تکنیک‌های کاهش نرخ یادگیری پیشرفته
  • 23. fine-tuning با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 24. مفهوم انتقال یادگیری در یادگیری عمیق
  • 25. کاربرد انتقال یادگیری در NLP
  • 26. fine-tuning بر روی وظایف تولید متن
  • 27. تنظیم مدل برای خلاصه‌سازی متن
  • 28. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 29. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ به سؤالات
  • 30. fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 31. fine-tuning بر روی وظایف طبقه‌بندی متن
  • 32. مدل‌های زبانی مبتنی بر قواعد و آماری
  • 33. مقایسه مدل‌های زبانی سنتی و مدرن
  • 34. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 35. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 36. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌محور و بدون مدل
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 39. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 40. معرفی الگوریتم REINFORCE
  • 41. الگوریتم Actor-Critic
  • 42. معرفی الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 43. معرفی الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 44. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 45. ترکیب شبکه‌های عصبی عمیق با یادگیری تقویتی
  • 46. کاربرد DRL در بازی‌ها
  • 47. کاربرد DRL در رباتیک
  • 48. کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. مبانی fine-tuning با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 50. تفاوت fine-tuning سنتی با fine-tuning مبتنی بر RL
  • 51. چالش‌های fine-tuning با RL
  • 52. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای fine-tuning
  • 53. طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 54. مثال‌هایی از توابع پاداش در NLP
  • 55. انتخاب عامل RL برای fine-tuning
  • 56. تنظیمات عامل RL
  • 57. آموزش عامل RL برای بهبود خروجی مدل زبانی
  • 58. سناریوهای fine-tuning با RL
  • 59. fine-tuning برای افزایش انسجام متن
  • 60. fine-tuning برای بهبود روانی متن
  • 61. fine-tuning برای تنظیم لحن و سبک متن
  • 62. fine-tuning برای سفارشی‌سازی مدل بر اساس مخاطب
  • 63. fine-tuning برای رعایت چارچوب‌های اخلاقی و قانونی
  • 64. تنظیم لحن رسمی و محترمانه در خروجی مدل
  • 65. اجتناب از تولید محتوای نامناسب و خلاف شرع
  • 66. تضمین انطباق خروجی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 67. استفاده از تکنیک‌های RL برای ارزیابی و بهبود خروجی مدل
  • 68. تنظیم خودکار پارامترهای مدل بر اساس بازخورد
  • 69. استفاده از RL برای خودکارسازی فرآیند fine-tuning
  • 70. روش‌های پیشرفته در fine-tuning با RL
  • 71. یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF)
  • 72. فرآیند جمع‌آوری بازخورد انسانی
  • 73. استفاده از بازخورد انسانی برای آموزش مدل پاداش
  • 74. پیاده‌سازی RLHF برای fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF
  • 76. ارزیابی مدل‌های fine-tuned با RL
  • 77. معیارهای ارزیابی کمی و کیفی
  • 78. مقایسه نتایج fine-tuning با RL و روش‌های سنتی
  • 79. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 80. fine-tuning یک مدل زبانی برای تولید محتوای آموزشی
  • 81. fine-tuning یک مدل زبانی برای پشتیبانی مشتریان
  • 82. fine-tuning یک مدل زبانی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 83. کاربرد fine-tuning در حوزه‌های تخصصی
  • 84. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در fine-tuning
  • 85. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 86. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌های fine-tuned
  • 87. مسئولیت تولیدکنندگان محتوا
  • 88. آینده fine-tuning مدل‌های زبانی با RL
  • 89. روندهای نوظهور در RL برای NLP
  • 90. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی هوشمند و سازگار
  • 91. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات کشور در توسعه هوش مصنوعی
  • 92. تأکید بر تولید محتوای مفید و اخلاقی
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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: سفارشی‌سازی برای لحن یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)”

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

پیمایش به بالا