کتاب مهندسی عملیات مدل‌های زبان کوچک (GPT-2): رویکردی نوین در یادگیری ماشین و علم داده

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 مهندسی عملیات مدل‌های زبان کوچک (GPT-2): رویکردی نوین در یادگیری ماشین و علم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مدل های زبان بزرگ و LLMOps
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای LLMOps
  • 3. معماری ترانسفورمر در مدل های زبان
  • 4. آشنایی با GPT-2
  • 5. مجموعه داده ها و پیش پردازش برای آموزش مدل زبان
  • 6. آماده سازی داده ها برای آموزش GPT-2
  • 7. معماری GPT-2 و اجزای آن
  • 8. پیاده سازی مدل GPT-2 با PyTorch
  • 9. آموزش پایه مدل GPT-2
  • 10. تنظیم ابرپارامترها در آموزش مدل زبان
  • 11. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
  • 12. ارزیابی عملکرد مدل زبان
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل های زبان
  • 14. تکنیک های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل زبان
  • 15. تنظیم دقیق GPT-2 برای وظایف خاص
  • 16. کاربرد تنظیم دقیق در LLMOps
  • 17. مدیریت نسخه های مدل
  • 18. ردیابی آزمایش ها و نتایج
  • 19. اصول مهندسی نرم افزار در LLMOps
  • 20. توسعه کد قابل نگهداری برای مدل های زبان
  • 21. مستندسازی مدل ها و فرآیندها
  • 22. استقرار مدل های زبان
  • 23. روش های استقرار مدل
  • 24. ایجاد API برای مدل های زبان
  • 25. مقیاس پذیری در استقرار مدل
  • 26. نظارت بر مدل های مستقر شده
  • 27. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 28. بازآموزی مدل ها
  • 29. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 30. مبانی MLOps
  • 31. تفاوت LLMOps با MLOps سنتی
  • 32. ابزارهای LLMOps: معرفی و مقایسه
  • 33. پلتفرم های ابری برای LLMOps
  • 34. استفاده از Docker برای بسته بندی مدل
  • 35. استفاده از Kubernetes برای استقرار و مدیریت
  • 36. پایپ لاین های CI/CD برای مدل های زبان
  • 37. اتوماسیون در LLMOps
  • 38. تست خودکار مدل ها
  • 39. مدیریت داده ها در LLMOps
  • 40. کیفیت داده ها و نقش آن در LLMOps
  • 41. پاکسازی و اعتبارسنجی داده ها
  • 42. امنیت در LLMOps
  • 43. حفاظت از مدل ها و داده ها
  • 44. حریم خصوصی در LLMOps
  • 45. ملاحظات اخلاقی در LLMOps
  • 46. شفافیت در مدل های زبان
  • 47. قابلیت تفسیر مدل ها (Explainability)
  • 48. مدیریت ریسک در LLMOps
  • 49. برنامه ریزی برای فاجعه (Disaster Recovery)
  • 50. نمونه سازی سریع در LLMOps
  • 51. بهینه سازی مدل ها برای استقرار
  • 52. تکنیک های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 53. هرس کردن (Pruning) مدل ها
  • 54. کارایی پردازشی مدل ها
  • 55. مقایسه مدل های زبان کوچک و بزرگ
  • 56. آموزش مدل های زبان از ابتدا
  • 57. کاربرد مدل های زبان در پردازش زبان طبیعی
  • 58. خلاصه سازی متن با مدل های زبان
  • 59. ترجمه ماشینی با مدل های زبان
  • 60. تولید متن خلاقانه
  • 61. سیستم های پرسش و پاسخ
  • 62. تحلیل احساسات با مدل های زبان
  • 63. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
  • 64. فیلتر کردن محتوا و تشخیص اسپم
  • 65. کاربردهای LLMOps در صنایع مختلف
  • 66. LLMOps در حوزه سلامت
  • 67. LLMOps در حوزه مالی
  • 68. LLMOps در حوزه آموزش
  • 69. LLMOps در حوزه خدمات مشتری
  • 70. نوآوری های آینده در LLMOps
  • 71. مدل های زبان چندوجهی (Multimodal)
  • 72. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 73. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در LLMOps
  • 74. هوش مصنوعی فدرال (Federated Learning)
  • 75. مدل های زبان کوچک تر و کارآمدتر
  • 76. چالش های آینده LLMOps
  • 77. استانداردهای باز در LLMOps
  • 78. جامعه متن باز و LLMOps
  • 79. مسیر شغلی در LLMOps
  • 80. مهارت های لازم برای متخصص LLMOps
  • 81. کار تیمی در تیم های LLMOps
  • 82. مدیریت پروژه در LLMOps
  • 83. موفقیت در پیاده سازی LLMOps
  • 84. درس آموخته ها از پروژه های LLMOps
  • 85. ارتباط LLMOps با پژوهش های نوین
  • 86. توسعه ابزارهای LLMOps بومی
  • 87. پشتیبانی از زبان فارسی در LLMOps
  • 88. چالش های فرهنگی در LLMOps
  • 89. اصول اسلامی در مهندسی نرم افزار
  • 90. اخلاق حرفه ای در LLMOps
  • 91. ارتباط با ذینفعان در پروژه های LLMOps
  • 92. اهمیت بازخورد در LLMOps
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در LLMOps
  • 94. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی مولد
  • 95. کاربرد مدل های زبان در تحلیل داده
  • 96. خلاصه ای بر چرخه عمر مدل های زبان
  • 97. مدیریت دانش در LLMOps
  • 98. فرهنگ سازمانی حامی LLMOps

📚 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.