سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نوآوری‌های DeepSeek در معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب نوآوری‌های DeepSeek در معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

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 نوآوری‌های DeepSeek در معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
  • 4. معماری‌های پایه در LLMs
  • 5. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
  • 6. مدل‌های ترنسفورمر پیشین و پسین
  • 7. معرفی مدل‌های زبانی DeepSeek
  • 8. ویژگی‌های منحصربه‌فرد DeepSeek
  • 9. معماری مدل‌های DeepSeek
  • 10. تکنیک‌های پیشرفته در DeepSeek
  • 11. بهینه‌سازی معماری ترنسفورمر
  • 12. مکانیسم‌های توجه کارآمد
  • 13. لایه نرمال‌سازی در DeepSeek
  • 14. توابع فعال‌سازی نوآورانه
  • 15. کاهش ابعاد در مدل‌های بزرگ
  • 16. مقیاس‌پذیری در معماری‌های DeepSeek
  • 17. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 18. مجموعه‌داده‌های مورد استفاده در DeepSeek
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
  • 20. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 21. توکنایزرها و روش‌های کدگذاری
  • 22. تکنیک‌های کدگذاری کارآمد
  • 23. تنظیمات هایپرپارامتر در آموزش
  • 24. روش‌های بهینه‌سازی در DeepSeek
  • 25. گرادیان کاهشی تصادفی و مشتقات آن
  • 26. یادگیری با نرخ متغیر
  • 27. تنظیمات بچ سایز و اثر آن
  • 28. تنظیمات اپوک و زمان توقف زودهنگام
  • 29. مدیریت حافظه در آموزش LLMs
  • 30. استراتژی‌های توزیع آموزش
  • 31. آموزش توزیع شده با چندین GPU
  • 32. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 33. تنظیمات موازی‌سازی مدل و داده
  • 34. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 35. معیارهای ارزیابی سنتی LLMs
  • 36. Perplexity و کاربردهای آن
  • 37. معیارهای مبتنی بر وظایف خاص
  • 38. BLEU و ROUGE برای تولید متن
  • 39. METEOR و CIDEr
  • 40. معیارهای جدید در ارزیابی DeepSeek
  • 41. ارزیابی خلاقیت و انسجام
  • 42. ارزیابی ایمنی و بی‌طرفی مدل
  • 43. روش‌های ارزیابی انسانی
  • 44. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 45. تولید متن خلاقانه
  • 46. خلاصه‌سازی متون طولانی
  • 47. ترجمه ماشینی پیشرفته
  • 48. پاسخ به سوالات و استخراج اطلاعات
  • 49. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
  • 50. تولید کد و کمک به برنامه‌نویسان
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
  • 52. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 53. کاربردهای DeepSeek در صنعت
  • 54. دیپ‌سک و نوآوری در خدمات مشتری
  • 55. کاربرد دیپ‌سک در حوزه آموزش
  • 56. دیپ‌سک و سلامت دیجیتال
  • 57. کاربرد دیپ‌سک در تحلیل داده‌های کلان
  • 58. کاربرد دیپ‌سک در حوزه حقوقی
  • 59. کاربرد دیپ‌سک در حوزه رسانه
  • 60. کاربرد دیپ‌سک در خلق محتوا
  • 61. کاربرد دیپ‌سک در تسهیل ارتباطات
  • 62. کاربرد دیپ‌سک در پژوهش و توسعه
  • 63. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 64. روش‌های تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 65. تنظیم دقیق با یادگیری پارامترهای کم (LoRA)
  • 66. روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل
  • 67. تنظیم دقیق برای تطبیق با دامنه
  • 68. تنظیم دقیق برای سفارشی‌سازی مدل
  • 69. استفاده از داده‌های اختصاصی در تنظیم دقیق
  • 70. چالش‌های تنظیم دقیق LLMs
  • 71. مدیریت دانش در مدل‌های زبانی
  • 72. یادگیری مستمر و انطباق‌پذیری
  • 73. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 74. تکنیک‌های RLHF در DeepSeek
  • 75. ایمنی و اخلاق در مدل‌های زبانی
  • 76. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMs
  • 77. پیشگیری از تولید محتوای مضر
  • 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 79. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
  • 80. دستورالعمل‌های اخلاقی برای LLMs
  • 81. چارچوب‌های قانونی و نظارتی
  • 82. مقایسه DeepSeek با سایر LLMs
  • 83. مزایای رقابتی DeepSeek
  • 84. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 85. پیش‌بینی روندهای آینده در LLMs
  • 86. نقش DeepSeek در شکل‌دهی آینده
  • 87. نوآوری‌های آتی در معماری LLMs
  • 88. کاربردهای جدید و ناشناخته LLMs
  • 89. توسعه مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 90. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
  • 91. مدل‌های زبانی متمرکز بر کارایی
  • 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی نوآوری‌های DeepSeek

📚 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.