سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کارگاه فشرده TensorFlow برای متخصصان LLM

کتاب کارگاه فشرده TensorFlow برای متخصصان LLM

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 کارگاه فشرده TensorFlow برای متخصصان LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow
  • 3. نصب و پیکربندی TensorFlow
  • 4. مفاهیم پایه‌ای تنسورها و عملیات روی آن‌ها
  • 5. کار با داده‌ها در TensorFlow: بارگذاری و پیش‌پردازش
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. لایه‌های تنسور فلو: Dense، Conv2D، MaxPooling2D
  • 8. ساخت مدل‌های توالی با Keras API
  • 9. کامپایل کردن مدل: بهینه‌سازها، توابع هزینه، معیارها
  • 10. آموزش مدل: روش‌های گام به گام و دسته‌ای
  • 11. ارزیابی مدل و تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
  • 12. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 13. کار با داده‌های متنی: توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 18. معماری‌های معروف CNN: VGG، ResNet، Inception
  • 19. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 20. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 23. معماری ترنسفورمر: انکودر و دیکودر
  • 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 25. مفاهیم کلیدی LLMs: توکن، امبدینگ، لایه‌های توجه
  • 26. آموزش LLMs: پیش‌آموزش (Pre-training)
  • 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
  • 28. استفاده از LLMs برای تولید کد
  • 29. LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 30. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 31. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 32. پاسخگویی به سوالات با LLMs
  • 33. تحلیل احساسات با LLMs
  • 34. مدیریت و ارزیابی LLMs
  • 35. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 36. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
  • 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد در LLMs
  • 38. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 39. معماری‌های مولد: GPT، BERT، T5
  • 40. آموزش مدل‌های مولد
  • 41. تنظیم دقیق مدل‌های مولد برای وظایف خاص
  • 42. استفاده از LLMs برای تولید محتوای خلاقانه
  • 43. کاربرد LLMs در توسعه بازی‌ها
  • 44. LLMs و واقعیت مجازی/افزوده
  • 45. بهینه‌سازی مدل‌های LLMs برای استقرار
  • 46. استقرار مدل‌های LLMs در محیط‌های ابری
  • 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های LLMs
  • 48. مدیریت ورژن مدل‌ها
  • 49. تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation)
  • 50. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 51. پردازش تصویر و متن همزمان
  • 52. پردازش صدا و متن همزمان
  • 53. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. تولید پاسخ‌های تعاملی با LLMs
  • 55. طراحی پرسش و پاسخ با LLMs
  • 56. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های LLMs
  • 57. مدیریت حافظه در مکالمات با LLMs
  • 58. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) با LLMs
  • 59. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 60. کاربرد GNNs در LLMs
  • 61. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 62. کاربرد RL در آموزش LLMs
  • 63. تکنیک‌های تنظیم LLMs با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 64. مدل‌های توزیع‌شده (Distributed Models)
  • 65. آموزش موازی LLMs
  • 66. ارتباطات بین پردازنده‌ها (Inter-process Communication)
  • 67. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 68. بهینه‌سازی محاسبات برای LLMs
  • 69. کوانتیزاسیون مدل‌ها (Model Quantization)
  • 70. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 71. پیش‌بینی و شناسایی خطاهای LLMs
  • 72. تکنیک‌های رفع اشکال در LLMs
  • 73. تست و اعتبارسنجی LLMs
  • 74. مستندسازی LLMs
  • 75. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 76. تاثیر LLMs بر مشاغل و جامعه
  • 77. آموزش مداوم و به‌روزرسانی LLMs
  • 78. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs
  • 79. حکمرانی داده‌ها در LLMs
  • 80. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
  • 81. فشرده‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های محدود
  • 82. مقایسه معماری‌های مختلف LLMs
  • 83. مبانی آمار و احتمالات برای LLMs
  • 84. مفاهیم بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 85. کاربرد جبر خطی در LLMs
  • 86. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و LLMs
  • 87. روش‌های ارزیابی پیشرفته LLMs
  • 88. تولید متن کنترل‌شده با LLMs
  • 89. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خلاقانه
  • 90. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
  • 91. کاربرد LLMs در حوزه آموزش
  • 92. کاربرد LLMs در حوزه حقوق
  • 93. کاربرد LLMs در حوزه مالی
  • 94. توسعه ابزارهای کمکی با LLMs
  • 95. پلتفرم‌های توسعه LLMs
  • 96. مباحث پیشرفته در معماری LLMs
  • 97. آینده پژوهی در حوزه LLMs

📚 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.