, ,

کتاب پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزارهای متن‌باز و پلتفرم‌های پیشرو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزارهای متن‌باز و پلتفرم‌های پیشرو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی 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 یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. معماری شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 6. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
  • 7. معماری ترانسفورمر
  • 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 9. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 10. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 11. کارهای رایج در NLP
  • 12. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 13. توکنایز کردن (Tokenization)
  • 14. کلمات و بردارها (Word Embeddings)
  • 15. Word2Vec و GloVe
  • 16. یادگیری نمایش کلمات (Learning Word Representations)
  • 17. آموزش مدل‌های زبانی
  • 18. مدل‌های زبانی آماری
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 20. مفاهیم کلیدی در LLMs
  • 21. اندازه مدل و پارامترها
  • 22. مجموعه داده‌های عظیم آموزشی
  • 23. فرایند آموزش LLMs
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 25. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
  • 26. کاربرد تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 27. تنظیم دقیق برای تولید متن
  • 28. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 29. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
  • 30. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 31. ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 32. معیارهای ارزیابی در NLP
  • 33. Perplexity
  • 34. BLEU Score
  • 35. ROUGE Score
  • 36. METEOR Score
  • 37. ارزیابی مدل‌های تولید متن
  • 38. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 39. ارزیابی مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 40. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 41. پلتفرم‌های پیشرو برای LLMs: Hugging Face
  • 42. معرفی کتابخانه Transformers
  • 43. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Hugging Face
  • 44. بارگذاری مدل‌ها و توکنایزرها
  • 45. پیاده‌سازی وظایف NLP با Hugging Face
  • 46. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها در Hugging Face
  • 47. مدیریت مجموعه داده‌ها با Hugging Face Datasets
  • 48. استفاده از Hugging Face Hub
  • 49. پلتفرم‌های پیشرو برای LLMs: OpenAI
  • 50. معرفی APIهای OpenAI برای LLMs
  • 51. استفاده از مدل‌های GPT-3 و GPT-4
  • 52. تولید متن با API OpenAI
  • 53. تنظیم دقیق مدل‌ها با API OpenAI
  • 54. کاربردهای پیشرفته با API OpenAI
  • 55. مدیریت هزینه‌ها و محدودیت‌های API OpenAI
  • 56. مقایسه Hugging Face و OpenAI
  • 57. انتخاب پلتفرم مناسب برای پروژه‌ها
  • 58. تولید متن خلاقانه
  • 59. تولید محتوای آموزشی
  • 60. تولید کد
  • 61. پاسخگویی به پرسش‌های عمومی
  • 62. خلاصه‌سازی مقالات و متون
  • 63. ترجمه ماشینی
  • 64. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 65. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 66. طبقه‌بندی متن
  • 67. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 68. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 69. مدل‌های زبانی مولد در عمل
  • 70. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs
  • 71. ملاحظات اخلاقی در LLMs
  • 72. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 73. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 74. کاربردهای LLMs در صنعت
  • 75. LLMs در کسب و کار
  • 76. LLMs در آموزش و پژوهش
  • 77. LLMs در بهداشت و درمان
  • 78. LLMs در خدمات مشتری
  • 79. آینده LLMs
  • 80. روندهای نوظهور در LLMs
  • 81. مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر
  • 82. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 83. یادگیری با داده‌های کمتر (Few-shot Learning)
  • 84. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 85. تفسیرپذیری LLMs (Interpretability)
  • 86. مقدمه‌ای بر LLMهای متن‌باز در ایران
  • 87. دستاوردها و چالش‌های بومی‌سازی LLMs
  • 88. پروژه‌های داخلی در حوزه LLMs
  • 89. کاربردهای LLMs در زبان فارسی
  • 90. پایان‌نامه و پروژه‌های مرتبط با LLMs
  • 91. کارگاه‌های آموزشی عملی LLMs
  • 92. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
  • 93. مباحث پیشرفته در معماری ترانسفورمر
  • 94. تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش LLMs
  • 95. روش‌های ارزیابی پیشرفته LLMs
  • 96. مدیریت منابع محاسباتی برای LLMs
  • 97. پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های عملیاتی
  • 98. ملاحظات امنیتی در استقرار LLMs
  • 99. کاربرد LLMs در تولید محتوای علمی و تخصصی
  • 100. تولید محتوای آموزشی مطابق با نیازهای داخلی

📚 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 پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزارهای متن‌باز و پلتفرم‌های پیشرو”

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

پیمایش به بالا