سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب درک و مدیریت خطاهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

کتاب درک و مدیریت خطاهای مدل‌های زبانی بزرگ (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 درک و مدیریت خطاهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چالش‌های آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی
  • 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
  • 4. انواع مدل‌های زبانی
  • 5. معماری ترنسفورمر
  • 6. مکانیسم توجه در ترنسفورمرها
  • 7. پردازش توالی در ترنسفورمرها
  • 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 9. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 10. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 11. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. معماری‌های پیشرفته LLMs
  • 13. روش‌های آموزش LLMs
  • 14. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMs
  • 15. چالش‌های آموزش LLMs
  • 16. محدودیت‌های محاسباتی در آموزش LLMs
  • 17. هزینه‌های آموزش LLMs
  • 18. پیچیدگی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 20. روش‌های تنظیم دقیق
  • 21. تنظیم دقیق با داده‌های خاص دامنه
  • 22. تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-tuning)
  • 23. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 24. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 25. تولید متن
  • 26. خلاصه‌سازی متن
  • 27. ترجمه ماشینی
  • 28. پاسخ به پرسش
  • 29. تحلیل احساسات
  • 30. طبقه‌بندی متن
  • 31. استخراج اطلاعات
  • 32. مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو
  • 33. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 34. توهم (Hallucination) در LLMs
  • 35. علل توهم در LLMs
  • 36. انواع توهم در LLMs
  • 37. تأثیر توهم بر کاربردها
  • 38. روش‌های تشخیص توهم
  • 39. روش‌های کاهش توهم
  • 40. اعتبار سنجی خروجی LLMs
  • 41. قابلیت اطمینان در LLMs
  • 42. سوگیری (Bias) در LLMs
  • 43. انواع سوگیری در LLMs
  • 44. تشخیص سوگیری در LLMs
  • 45. کاهش سوگیری در LLMs
  • 46. عدالت (Fairness) در LLMs
  • 47. شفافیت (Transparency) در LLMs
  • 48. قابلیت تفسیر (Interpretability) در LLMs
  • 49. محدودیت‌های دانش در LLMs
  • 50. اطلاعات منسوخ در LLMs
  • 51. به‌روزرسانی دانش در LLMs
  • 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
  • 53. کاربرد LLMs در حوزه‌های حساس
  • 54. مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 55. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
  • 56. تنظیم‌گری و چارچوب‌های قانونی برای LLMs
  • 57. استانداردهای ملی برای LLMs
  • 58. سازگاری LLMs با قوانین کشور
  • 59. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs
  • 60. ارزیابی عملکرد LLMs
  • 61. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 62. ابزارهای ارزیابی LLMs
  • 63. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 64. مروری بر LLMs برجسته
  • 65. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 66. تحولات آتی در معماری LLMs
  • 67. پیشرفت در روش‌های آموزش
  • 68. کاربردهای جدید LLMs
  • 69. چالش‌های پیش رو در توسعه LLMs
  • 70. نقش LLMs در پیشرفت علم و فناوری
  • 71. اهمیت درک خطاهای LLMs
  • 72. راهکارهای عملی برای مدیریت خطاها
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 74. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 75. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 76. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
  • 77. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRUs)
  • 78. شبکه‌های کانولوشنال (CNNs) در NLP
  • 79. پردازش زبان طبیعی معنایی
  • 80. مدل‌های گراف دانش
  • 81. پردازش زبان طبیعی عصبی
  • 82. رویکردهای چندوجهی در NLP
  • 83. هوش مصنوعی مولد و LLMs
  • 84. کاربردهای خلاقانه LLMs
  • 85. LLMs و تولید محتوای اسلامی
  • 86. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
  • 87. توسعه ابزارهای زبانی در ایران
  • 88. چالش‌های بومی‌سازی LLMs
  • 89. پژوهش‌های کاربردی در زمینه LLMs
  • 90. همکاری‌های علمی در حوزه LLMs
  • 91. مشارکت در جامعه متن‌باز LLMs
  • 92. اهمیت سواد هوش مصنوعی
  • 93. آموزش اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 94. آینده شغلی در حوزه LLMs
  • 95. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 96. پیش‌بینی روندهای آینده LLMs
  • 97. نقش LLMs در تحول دیجیتال
  • 98. تأثیر LLMs بر جوامع بشری
  • 99. مدیریت دانش با استفاده از LLMs
  • 100. خاتمه و جمع‌بندی مباحث

📚 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.