سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آشنایی با مدل‌های پیشرفته زبان و کاربردهای آن‌ها (با تمرکز بر Mistral AI)

کتاب آشنایی با مدل‌های پیشرفته زبان و کاربردهای آن‌ها (با تمرکز بر Mistral AI)

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 آشنایی با مدل‌های پیشرفته زبان و کاربردهای آن‌ها (با تمرکز بر Mistral AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری نظارت‌نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. اصول اولیه NLP
  • 13. مدل‌سازی زبان
  • 14. مدل‌های زبانی آماری
  • 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 16. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 17. تاریخچه LLMs
  • 18. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 19. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 20. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 21. معرفی خانواده مدل‌های Mistral AI
  • 22. معماری Mistral 7B
  • 23. آموزش و تنظیم مدل Mistral 7B
  • 24. قابلیت‌های Mistral 7B
  • 25. کاربردهای Mistral AI در تولید متن
  • 26. خلاصه‌سازی متن با Mistral
  • 27. ترجمه ماشینی با Mistral
  • 28. پاسخ به پرسش با Mistral
  • 29. تولید کد با Mistral
  • 30. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Mistral
  • 31. روش‌های تنظیم دقیق
  • 32. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 33. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
  • 34. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 35. متریک‌های رایج ارزیابی
  • 36. چالش‌های ارزیابی LLMs
  • 37. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
  • 38. سوگیری (Bias) در LLMs
  • 39. مسائل مربوط به حریم خصوصی
  • 40. امنیت در LLMs
  • 41. کاربردهای LLMs در صنایع مختلف
  • 42. کاربرد در خدمات مشتری
  • 43. کاربرد در آموزش
  • 44. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 45. کاربرد در تولید محتوا
  • 46. ملاحظات فنی برای استقرار LLMs
  • 47. زیرساخت‌های مورد نیاز
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد
  • 49. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 51. مفهوم چندوجهی بودن
  • 52. معماری‌های چندوجهی
  • 53. کاربردهای مدل‌های چندوجهی
  • 54. آینده مدل‌های زبان بزرگ
  • 55. روندهای نوظهور در LLMs
  • 56. چشم‌انداز تحقیقاتی آینده
  • 57. توسعه مدل‌های پایدار و کارآمد
  • 58. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و تخصصی‌تر
  • 59. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 61. منابع داده برای زبان فارسی
  • 62. تنظیم مدل‌های زبان برای فارسی
  • 63. کاربرد LLMs در زبان فارسی
  • 64. ترجمه تخصصی فارسی به انگلیسی
  • 65. تولید محتوای فارسی
  • 66. تحلیل احساسات متن فارسی
  • 67. پاسخ به پرسش به زبان فارسی
  • 68. آموزش زبان فارسی با LLMs
  • 69. مبانی برنامه‌نویسی برای LLMs
  • 70. استفاده از APIهای Mistral AI
  • 71. محیط‌های توسعه برای LLMs
  • 72. کتابخانه‌های مفید در پایتون
  • 73. کار با داده‌های متنی
  • 74. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 75. پاک‌سازی داده‌ها
  • 76. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 77. ایجاد بردارهای متنی (Embeddings)
  • 78. مدل‌های Embeddings
  • 79. کاربرد Embeddings در LLMs
  • 80. تنظیم پارامترهای مدل
  • 81. تنظیم هایپرپارامترها
  • 82. بهینه‌سازی مدل
  • 83. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 84. مدیریت نسخه مدل
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 86. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 87. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 88. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 89. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 91. کاربرد در رباتیک
  • 92. کاربرد در بازی‌ها
  • 93. کاربرد در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی LLMs
  • 95. مدیریت منابع محاسباتی
  • 96. استقرار در محیط‌های ابری
  • 97. استقرار در محیط‌های داخلی
  • 98. پایش و نگهداری مدل‌ها
  • 99. اهمیت بازخورد کاربر
  • 100. بهبود مستمر مدل‌ها

📚 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.