کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)
, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000058742 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

🎓 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 هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 4. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 5. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 6. چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ
  • 7. مبانی تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
  • 8. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ
  • 9. معرفی تکنیک LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 10. مزایای استفاده از LoRA
  • 11. معرفی Chain-of-Thought (CoT) Prompting
  • 12. کاربرد CoT در بهبود استدلال مدل‌های زبان
  • 13. تنظیم دقیق مدل Llama2 7B
  • 14. محیط توسعه و پیش‌نیازها
  • 15. نصب کتابخانه‌های لازم (PyTorch, Transformers, PEFT)
  • 16. آماده‌سازی مجموعه داده برای تنظیم دقیق
  • 17. فرمت‌بندی داده‌ها برای CoT
  • 18. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 19. پیکربندی پارامترهای LoRA
  • 20. تنظیم پارامترهای عمومی مدل
  • 21. تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 22. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 23. تعیین تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 24. شروع فرآیند تنظیم دقیق
  • 25. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 26. معیارهای ارزیابی مدل
  • 27. ارزیابی مدل بر روی مجموعه اعتبارسنجی
  • 28. ذخیره‌سازی مدل تنظیم شده
  • 29. بارگذاری مدل تنظیم شده
  • 30. کاربرد مدل تنظیم شده برای استدلال گام به گام
  • 31. مثال‌های عملی از CoT با مدل تنظیم شده
  • 32. تکنیک‌های بهبود Prompting برای CoT
  • 33. ارزیابی جامع مدل نهایی
  • 34. مقایسه با مدل پایه (Base Model)
  • 35. تحلیل نتایج و شناسایی نقاط قوت و ضعف
  • 36. تنظیم پارامترهای LoRA برای نتایج بهتر
  • 37. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 38. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 39. معرفی چارچوب‌های توسعه مدل‌های زبان
  • 40. کاربرد مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبان
  • 42. روش‌های ارزیابی کیفی مدل‌های زبان
  • 43. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
  • 44. کاربرد مدل‌های زبان در ترجمه ماشینی
  • 45. کاربرد مدل‌های زبان در خلاصه‌سازی متن
  • 46. کاربرد مدل‌های زبان در تولید محتوا
  • 47. کاربرد مدل‌های زبان در پاسخگویی به سوالات
  • 48. مدل‌های زبان چندزبانه
  • 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبان
  • 50. امنیت مدل‌های زبان و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 51. آینده مدل‌های زبان بزرگ
  • 52. مقدمه‌ای بر مباحث فقهی و حقوقی استفاده از هوش مصنوعی
  • 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
  • 54. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 55. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌های زبان
  • 57. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در حوزه فناوری اطلاعات
  • 58. قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
  • 59. ملاحظات شرعی در استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 60. چارچوب‌های قانونی برای توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 61. استانداردهای فنی مورد تایید مراجع ذی‌صلاح
  • 62. راهنمای عمل در استفاده از داده‌های حساس
  • 63. قوانین مربوط به مالکیت فکری در هوش مصنوعی
  • 64. مقررات ناظر بر خدمات ارزش افزوده
  • 65. دستورالعمل‌های مربوط به امنیت سایبری
  • 66. قوانین مبارزه با جرایم رایانه‌ای
  • 67. مقررات ناظر بر تبادل اطلاعات
  • 68. راهنمای رعایت حدود شرعی در محتوای تولیدی
  • 69. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
  • 70. ملاحظات فرهنگی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 71. قوانین مربوط به حمایت از حقوق مصرف‌کنندگان
  • 72. نکات فنی برای اطمینان از انطباق با قوانین
  • 73. راهنمای انتخاب ابزارهای هوش مصنوعی سازگار
  • 74. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی
  • 75. قوانین ناظر بر فعالیت شرکت‌های دانش‌بنیان
  • 76. مقررات مربوط به استارتاپ‌های فناور
  • 77. راهنمای رعایت نکات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 78. قوانین مربوط به حاکمیت داده
  • 79. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه
  • 80. چارچوب‌های نظارتی بر فناوری‌های نوظهور
  • 81. ملاحظات حقوقی در قراردادهای مرتبط با هوش مصنوعی
  • 82. قوانین مربوط به شفافیت در الگوریتم‌ها
  • 83. راهنمای ارزیابی ریسک‌های قانونی و اخلاقی
  • 84. مقررات ناظر بر خدمات ابری و داده‌ها
  • 85. قوانین مربوط به استانداردهای فنی و کیفی
  • 86. نکات مهم در مستندسازی فنی و حقوقی
  • 87. چارچوب‌های قانونی برای نوآوری در هوش مصنوعی
  • 88. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌های حساس
  • 89. قوانین مربوط به دسترسی آزاد به اطلاعات
  • 90. راهنمای رعایت الزامات قانونی در توسعه نرم‌افزار
  • 91. مقررات ناظر بر فناوری‌های نوین
  • 92. اصول حقوقی در استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 93. قوانین مربوط به مسئولیت مدنی در هوش مصنوعی
  • 94. نکات عملی برای انطباق با چارچوب‌های قانونی
  • 95. چارچوب‌های قانونی برای ارتقاء مهارت‌های هوش مصنوعی
  • 96. ملاحظات اخلاقی در انتخاب مجموعه داده‌ها
  • 97. قوانین مربوط به حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 98. راهنمای رعایت مقررات در پیاده‌سازی CoT
  • 99. مقررات ناظر بر نوآوری‌های فناورانه
  • 100. اصول حقوقی در توسعه مدل‌های استدلالی

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش LORA برای استدلال گام به گام (Chain-of-Thought)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا