سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ: رویکرد ترکیب متخصصین (MoE)

کتاب معماری‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ: رویکرد ترکیب متخصصین (MoE)

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 معماری‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ: رویکرد ترکیب متخصصین (MoE)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
  • 3. شبکه‌های عصبی و پیش‌خور
  • 4. مفهوم ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 5. لایه توجه (Attention Mechanism)
  • 6. خود توجهی (Self-Attention)
  • 7. پردازش توالی با ترنسفورمرها
  • 8. معماری انکودر-دیکودر
  • 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 11. روش‌های پیش‌آموزش‌دهی (Pre-training)
  • 12. وظایف پیش‌آموزش‌دهی
  • 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 14. معرفی مدل‌های خانواده GPT
  • 15. مفهوم مدل‌های زبانی تولیدی
  • 16. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در زبان
  • 17. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
  • 18. مقدمه‌ای بر ترکیب متخصصین (MoE)
  • 19. انگیزه استفاده از MoE
  • 20. ساختار پایه MoE
  • 21. گیت (Gate) در معماری MoE
  • 22. نقش گیت در هدایت داده
  • 23. آموزش گیت در MoE
  • 24. انتخاب متخصصین (Expert Selection)
  • 25. نحوه تخصیص ورودی به متخصصین
  • 26. مزایای معماری MoE
  • 27. چالش‌های معماری MoE
  • 28. انواع معماری‌های MoE
  • 29. MoE با گیت‌های پویا
  • 30. MoE با متخصصین موازی
  • 31. MoE با متخصصین سلسله‌مراتبی
  • 32. MoE و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی
  • 33. تاثیر MoE بر کارایی مدل
  • 34. MoE و کاهش هزینه محاسباتی
  • 35. MoE و بهبود دقت مدل
  • 36. MoE در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 37. کاربرد MoE در مدل‌های زبانی فارسی
  • 38. معماری‌های مدرن MoE
  • 39. MoE و تخصص‌گرایی در مدل‌ها
  • 40. مدل‌های زبانی با متخصصین متنوع
  • 41. تکنیک‌های بهینه‌سازی MoE
  • 42. تنظیم هایپرپارامترها در MoE
  • 43. ارزیابی مدل‌های MoE
  • 44. متریک‌های ارزیابی برای LLMs
  • 45. مقایسه MoE با مدل‌های متراکم
  • 46. MoE و مصرف حافظه
  • 47. MoE و پردازش موازی
  • 48. MoE و توزیع بار محاسباتی
  • 49. MoE در سخت‌افزارهای مختلف
  • 50. چالش‌های پیاده‌سازی MoE
  • 51. تکنیک‌های کاهش نویز در MoE
  • 52. MoE و کاربردهای خاص زبانی
  • 53. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی با MoE
  • 54. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن با MoE
  • 55. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوالات با MoE
  • 56. MoE و تولید متن خلاقانه
  • 57. MoE و درک مطلب پیشرفته
  • 58. MoE در پردازش زبان طبیعی اسلامی
  • 59. کاربرد MoE در تحلیل متون دینی
  • 60. MoE و استخراج اطلاعات از متون فقهی
  • 61. MoE و تفسیر قرآن
  • 62. MoE در مدل‌های زبانی فارسی-عربی
  • 63. MoE و توسعه ابزارهای زبانی برای کشور
  • 64. اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 65. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 66. روش‌های کاهش سوگیری در MoE
  • 67. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 68. حریم خصوصی و مدل‌های زبانی
  • 69. امنیت در مدل‌های زبانی
  • 70. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال
  • 71. چارچوب‌های قانونی برای LLMs در ایران
  • 72. کمیته‌های فنی در حوزه هوش مصنوعی
  • 73. استانداردهای فنی برای مدل‌های زبانی
  • 74. نقش دانشگاه‌ها در توسعه LLMs
  • 75. همکاری‌های بین‌المللی در هوش مصنوعی
  • 76. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 77. پیشرفت‌های آتی در معماری MoE
  • 78. MoE و هوش مصنوعی عمومی
  • 79. تاثیر MoE بر حوزه‌های علمی دیگر
  • 80. MoE و نوآوری در صنعت
  • 81. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 82. آینده شغلی مرتبط با LLMs
  • 83. مسائل اقتصادی و تجاری MoE
  • 84. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر MoE
  • 85. چالش‌های حقوقی MoE
  • 86. حقوق مالکیت فکری در LLMs
  • 87. MoE و مسائل اجتماعی
  • 88. تاثیر MoE بر ارتباطات انسانی
  • 89. MoE و تولید محتوای آموزشی
  • 90. مدل‌های زبانی برای آموزش مجازی
  • 91. MoE و شخصی‌سازی یادگیری
  • 92. MoE و دسترسی به اطلاعات
  • 93. MoE و توسعه پایدار
  • 94. MoE و چالش‌های زیست‌محیطی
  • 95. MoE و مصرف انرژی
  • 96. روش‌های پایدار در آموزش MoE
  • 97. پژوهش‌های آینده در MoE
  • 98. اهمیت مطالعه MoE برای متخصصان
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. نکات کلیدی در معماری MoE

📚 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.