سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت مدل زبان بزرگ Llama 4 از ابتدا

کتاب ساخت مدل زبان بزرگ Llama 4 از ابتدا

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 ساخت مدل زبان بزرگ Llama 4 از ابتدا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و اصول
  • 5. توابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 6. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 8. چرا مدل‌های زبان بزرگ مهم هستند؟
  • 9. معماری ترنسفورمر: قلب LLMs
  • 10. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 11. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
  • 12. توکن‌سازی و پردازش متن
  • 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: GPT، BERT
  • 14. ساخت یک مدل زبان ساده از ابتدا
  • 15. مجموعه داده‌های متنی برای آموزش
  • 16. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 17. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 18. مدل‌سازی زبان آماری
  • 19. مدل‌های ان‌گرامی
  • 20. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec و GloVe
  • 22. روش‌های آموزش نمایش کلمات
  • 23. ساخت مدل Llama 4: اهداف و معماری
  • 24. انتخاب معماری مناسب برای Llama 4
  • 25. پیاده‌سازی لایه‌های ترنسفورمر
  • 26. تنظیم پارامترهای مدل
  • 27. مقداردهی اولیه وزن‌ها
  • 28. آموزش مدل زبان بزرگ
  • 29. تابع هزینه (Loss Function)
  • 30. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam، SGD
  • 31. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 32. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 33. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
  • 34. معیارهای ارزیابی: Perplexity، BLEU
  • 35. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 36. بهبود عملکرد مدل
  • 37. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 38. آموزش با داده‌های تخصصی
  • 39. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 40. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 41. مدل‌های زبان بزرگ در عمل
  • 42. تولید متن خلاقانه
  • 43. ترجمه ماشینی
  • 44. خلاصه‌سازی متن
  • 45. پاسخ به سوالات
  • 46. مدیریت مکالمه
  • 47. امنیت و اخلاق در مدل‌های زبان بزرگ
  • 48. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 49. حفاظت از حریم خصوصی
  • 50. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 52. کاربرد LLMs در پژوهش و توسعه
  • 53. آینده مدل‌های زبان بزرگ
  • 54. مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 55. LLMs با قابلیت استدلال
  • 56. مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی عمومی
  • 57. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 58. TensorFlow و Keras
  • 59. PyTorch
  • 60. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 61. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 62. ساخت یک مدل زبان پایه با Keras
  • 63. ساخت یک مدل زبان پایه با PyTorch
  • 64. آموزش مدل پایه با داده‌های کوچک
  • 65. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 66. ارزیابی مدل پایه
  • 67. بهینه‌سازی مدل پایه
  • 68. پردازش داده‌های بزرگ
  • 69. مدیریت مجموعه داده‌های حجیم
  • 70. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 71. محاسبات توزیع شده برای آموزش
  • 72. فریم‌ورک‌های پردازش موازی
  • 73. آماده‌سازی برای آموزش Llama 4
  • 74. تعیین اندازه مدل Llama 4
  • 75. طراحی معماری دقیق Llama 4
  • 76. انتخاب ابزار و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 77. تنظیم محیط توسعه
  • 78. پیاده‌سازی بلوک‌های اصلی ترنسفورمر
  • 79. ساخت لایه Self-Attention
  • 80. ساخت لایه Feed-Forward
  • 81. ترکیب لایه‌ها برای انکودر و دیکودر
  • 82. ساخت مدل کامل Llama 4
  • 83. تنظیم معماری نهایی
  • 84. پیاده‌سازی تابع هزینه مناسب
  • 85. انتخاب بهینه‌ساز و نرخ یادگیری
  • 86. آموزش اولیه Llama 4
  • 87. مراقبت از فرآیند آموزش
  • 88. مانیتورینگ معیارهای ارزیابی
  • 89. تشخیص و رفع مشکلات آموزش
  • 90. تنظیم دقیق Llama 4
  • 91. انتخاب مجموعه داده برای تنظیم دقیق
  • 92. آموزش مدل با داده‌های خاص
  • 93. ارزیابی عملکرد پس از تنظیم دقیق
  • 94. کاربرد Llama 4 در حوزه‌های مختلف
  • 95. تولید محتوای متنی
  • 96. خدمات مشتری مبتنی بر چت‌بات
  • 97. تحلیل احساسات متن
  • 98. جستجوی پیشرفته اطلاعات
  • 99. ملاحظات امنیتی در Llama 4
  • 100. جلوگیری از تولید محتوای مضر

📚 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.