, ,

کتاب Optimizing LLM Performance using TensorFlow

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 Optimizing LLM Performance using TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

🎓 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 یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. آشنایی با معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 3. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 4. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 5. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
  • 6. معماری ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 7. لایه انکودر در ترنسفورمرها
  • 8. لایه دیکودر در ترنسفورمرها
  • 9. آموزش ترنسفورمرها از ابتدا
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبان
  • 11. توکن‌سازی و واژگان‌سازی
  • 12. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
  • 13. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 14. ساخت مدل‌های سفارشی در TensorFlow
  • 15. کامپایل و آموزش مدل‌ها با TensorFlow
  • 16. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
  • 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 19. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 20. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 21. بیش‌برازش (Underfitting) و روش‌های مقابله
  • 22. بهینه‌سازی توابع هزینه (Loss Functions)
  • 23. بهینه‌سازهای گرادیان نزولی (Gradient Descent Optimizers)
  • 24. گرادیان نزولی تصادفی (SGD)
  • 25. آدام (Adam) و سایر بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 27. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 28. مدیریت حافظه در TensorFlow
  • 29. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 30. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 31. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در طبقه‌بندی متن
  • 32. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تولید متن
  • 33. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 34. پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 35. تولید دنباله (Sequence Generation)
  • 36. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 37. معماری‌های دنباله به دنباله (Seq2Seq)
  • 38. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
  • 39. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
  • 40. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 41. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 42. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 43. معماری‌های مدرن LLMs
  • 44. آموزش LLMs (Pre-training)
  • 45. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
  • 46. ارزیابی LLMs
  • 47. اندازه‌گیری کیفیت تولید متن
  • 48. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 49. چالش‌های اخلاقی در LLMs
  • 50. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 51. مدیریت و کاهش سوگیری
  • 52. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 53. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
  • 54. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی
  • 55. سیستم‌های پرسش و پاسخ مولد
  • 56. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
  • 57. شناسایی احساسات در متن
  • 58. تحلیل احساسات چندوجهی
  • 59. کاربرد LLMs در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 60. تشخیص موجودیت‌های خاص در متن
  • 61. تنظیم دقیق NER با ترنسفورمرها
  • 62. مدل‌های embedding پیشرفته
  • 63. Word2Vec و GloVe
  • 64. FastText
  • 65. ELMo و BERT
  • 66. کاربرد مدل‌های embedding در وظایف NLP
  • 67. استفاده از Embeddingهای از پیش آموزش‌دیده
  • 68. آموزش Embeddingهای سفارشی
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای استنتاج
  • 70. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 71. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 72. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 73. تکنیک‌های تسریع استنتاج
  • 74. استفاده از TensorFlow Lite
  • 75. استفاده از TensorFlow Serving
  • 76. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های محدود
  • 77. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش تصویر
  • 78. Vision Transformer (ViT)
  • 79. کاربرد ViT در طبقه‌بندی تصویر
  • 80. کاربرد ViT در تشخیص اشیاء
  • 81. ترکیب NLP و بینایی کامپیوتر
  • 82. مدل‌های چندوجهی
  • 83. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 84. پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering)
  • 85. مدیریت و نظارت بر مدل‌های در حال اجرا
  • 86. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 87. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 88. بازآموزی مدل‌ها
  • 89. ملاحظات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
  • 91. پیشگیری از سوءاستفاده از LLMs
  • 92. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 93. ذخیره‌سازی امن داده‌ها
  • 94. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 95. اصول طراحی مدل‌های مسئولانه
  • 96. توسعه پایدار در هوش مصنوعی
  • 97. ارزیابی تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 98. آیندهٔ LLMs و معماری‌های نوین
  • 99. معماری‌های ترنسفورمر نسل جدید
  • 100. مدل‌های زبانی مولتی‌مودال

📚 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 Optimizing LLM Performance using TensorFlow”

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

پیمایش به بالا