سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در بهبود قابلیت‌های تفسیری و توضیحی LLMs

کتاب کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در بهبود قابلیت‌های تفسیری و توضیحی LLMs

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 کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در بهبود قابلیت‌های تفسیری و توضیحی LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. مبانی یادگیری نظارت شده
  • 3. مبانی یادگیری بدون نظارت
  • 4. تعریف یادگیری نیمه نظارت شده
  • 5. مزایای یادگیری نیمه نظارت شده
  • 6. چالش‌های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 7. انواع داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب
  • 8. روش‌های پیش‌پردازش داده برای LLMs
  • 9. پاکسازی داده‌های متنی
  • 10. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 11. بردارسازی متنی (Word Embeddings)
  • 12. مدل‌های زبانی آماری
  • 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 14. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 15. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 16. مدل‌های ترنسفورمر پایه (مانند BERT)
  • 17. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته (مانند GPT)
  • 18. آموزش اولیه LLMs (Pre-training)
  • 19. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای پیش‌بینی کلمه
  • 20. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMs
  • 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 22. تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
  • 23. تنظیم دقیق با داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 24. تنظیم دقیق با داده‌های بدون برچسب
  • 25. تنظیم دقیق با داده‌های نیمه نظارت شده
  • 26. روش‌های تولید داده برچسب‌گذاری شده مصنوعی
  • 27. استفاده از LLMs برای برچسب‌گذاری داده
  • 28. تکنیک‌های Self-training
  • 29. تکنیک‌های Co-training
  • 30. تکنیک‌های Pseudo-labeling
  • 31. مدل‌های مبتنی بر خود-آموزش (Self-training Models)
  • 32. مدل‌های مبتنی بر آموزش مشترک (Co-training Models)
  • 33. مدل‌های مبتنی بر برچسب‌گذاری شبه (Pseudo-labeling Models)
  • 34. ارزیابی مدل‌های نیمه نظارت شده
  • 35. معیارهای ارزیابی برای وظایف زبانی
  • 36. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 37. شاخص F1 (F1-Score)
  • 38. کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در طبقه‌بندی متن
  • 39. کاربرد در تحلیل احساسات
  • 40. کاربرد در تشخیص موضوع
  • 41. کاربرد در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 42. کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در تولید متن
  • 43. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
  • 44. کاربرد در ترجمه ماشینی
  • 45. کاربرد در پاسخگویی به سوالات
  • 46. قابلیت تفسیر (Interpretability) در LLMs
  • 47. اهمیت تفسیرپذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 48. روش‌های تفسیرپذیری جهانی (Global Interpretability)
  • 49. روش‌های تفسیرپذیری محلی (Local Interpretability)
  • 50. تکنیک‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 51. تکنیک‌های مبتنی بر تحلیل گرادیان (Gradient-based Methods)
  • 52. تکنیک‌های مبتنی بر جایگزینی (Substitution Methods)
  • 53. قابلیت توضیح‌دهی (Explainability) در LLMs
  • 54. تفاوت تفسیرپذیری و توضیح‌دهی
  • 55. ارائه توضیحات قابل فهم برای کاربران
  • 56. توضیح تصمیمات مدل‌های LLM
  • 57. استفاده از داده‌های نیمه نظارت شده برای بهبود تفسیرپذیری
  • 58. چگونه داده‌های برچسب‌گذاری شده به تفسیرپذیری کمک می‌کنند
  • 59. چگونه داده‌های بدون برچسب به تفسیرپذیری کمک می‌کنند
  • 60. تکنیک‌های تولید توضیحات خودکار
  • 61. تکنیک‌های تولید توضیحات مبتنی بر الگو
  • 62. تکنیک‌های تولید توضیحات مبتنی بر مدل
  • 63. قابلیت تفسیر مدل‌های ترنسفورمر
  • 64. تحلیل لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 65. تحلیل نورون‌های فعال (Active Neurons)
  • 66. تکنیک‌های LIME و SHAP برای LLMs
  • 67. کاربرد LIME در LLMs
  • 68. کاربرد SHAP در LLMs
  • 69. تکنیک‌های Saliency Maps برای LLMs
  • 70. تکنیک‌های Integrated Gradients برای LLMs
  • 71. تکنیک‌های Captum برای LLMs
  • 72. بهبود قابلیت تفسیر با استفاده از داده‌های نیمه نظارت شده
  • 73. طراحی داده‌های آموزشی برای تفسیرپذیری
  • 74. استفاده از داده‌های نیمه نظارت شده برای شناسایی دلایل خطا
  • 75. تولید مثال‌های توضیحی با استفاده از داده‌های نیمه نظارت شده
  • 76. قابلیت توضیح‌دهی تعاملی (Interactive Explainability)
  • 77. طراحی رابط‌های کاربری برای توضیح‌دهی
  • 78. اجازه دادن به کاربران برای پرسیدن سوالات در مورد تصمیمات مدل
  • 79. قابلیت تفسیر در مدل‌های تولیدی
  • 80. تفسیرپذیری در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 81. تفسیرپذیری در سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 82. تفسیرپذیری در سیستم‌های ترجمه ماشینی
  • 83. ملاحظات اخلاقی در تفسیرپذیری LLMs
  • 84. سوگیری (Bias) در LLMs و تفسیرپذیری
  • 85. شفافیت (Transparency) در LLMs
  • 86. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در LLMs
  • 87. کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده در رفع سوگیری
  • 88. استفاده از داده‌های نیمه نظارت شده برای تشخیص و کاهش سوگیری
  • 89. تنظیم دقیق مدل‌ها با هدف کاهش سوگیری
  • 90. مطالعات موردی در کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده برای تفسیرپذیری
  • 91. نمونه‌های موفق از بهبود تفسیرپذیری LLMs
  • 92. چالش‌های پیش رو در تفسیرپذیری LLMs
  • 93. آینده پژوهش در تفسیرپذیری و توضیح‌دهی LLMs
  • 94. نقش یادگیری نیمه نظارت شده در آینده LLMs
  • 95. اهمیت چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه LLMs
  • 96. اصول فقهی در تولید محتوای آموزشی
  • 97. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 98. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (اگر مرتبط باشد)
  • 99. استانداردهای وزارت بهداشت در حوزه پزشکی (اگر مرتبط باشد)
  • 100. قوانین مربوط به حریم خصوصی و داده‌ها

📚 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.