کتاب آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 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
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و اخلاقیات هوش مصنوعی
  • 5. معرفی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 7. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
  • 8. کار با داده‌ها در پایتون
  • 9. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 10. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
  • 11. مبانی مدل‌های زبانی
  • 12. تاریخچه مدل‌های زبانی
  • 13. مدل‌های زبانی آماری
  • 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 15. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 16. چرا LLMs مهم هستند؟
  • 17. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 19. انواع معماری‌های ترنسفورمر
  • 20. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 21. مفهوم پیش‌آموزش (Pre-training)
  • 22. مجموعه داده‌های پیش‌آموزش
  • 23. فرآیند پیش‌آموزش
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 25. چرا تنظیم دقیق لازم است؟
  • 26. روش‌های تنظیم دقیق
  • 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 28. مثال: تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 29. مثال: تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
  • 30. مثال: تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 31. مدل‌های زبانی بزرگ محبوب
  • 32. معرفی GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 33. معرفی BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 34. معرفی مدل‌های دیگر (مانند RoBERTa, XLNet)
  • 35. کار با مدل‌های زبانی در پایتون
  • 36. کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 37. نصب و راه‌اندازی Hugging Face
  • 38. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 39. استفاده از مدل‌ها برای تولید متن
  • 40. استفاده از مدل‌ها برای طبقه‌بندی متن
  • 41. استفاده از مدل‌ها برای استخراج اطلاعات
  • 42. استفاده از مدل‌ها برای تشخیص احساسات
  • 43. تولید متن خلاقانه با LLMs
  • 44. نوشتن شعر و داستان با LLMs
  • 45. تولید کد با LLMs
  • 46. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 47. پاسخ به سوالات بر اساس متن
  • 48. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 49. تحلیل و تفسیر متن با LLMs
  • 50. کاربرد LLMs در چت‌بات‌ها
  • 51. طراحی و پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده
  • 52. ارزیابی عملکرد LLMs
  • 53. معیارهای ارزیابی تولید متن
  • 54. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی متن
  • 55. معیارهای ارزیابی وظایف NLP
  • 56. چالش‌های اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 57. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 58. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 59. تولید محتوای نادرست و گمراه‌کننده
  • 60. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
  • 61. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 62. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 63. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 64. کاربرد LLMs در حوزه‌های مختلف
  • 65. LLMs در آموزش و پرورش
  • 66. LLMs در پزشکی و سلامت
  • 67. LLMs در حقوق و قانون
  • 68. LLMs در کسب و کار و بازاریابی
  • 69. نکات پیشرفته در تنظیم دقیق
  • 70. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 71. استفاده از داده‌های کم برای تنظیم دقیق
  • 72. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 73. روش‌های فعال‌سازی (Prompt Engineering)
  • 74. مفهوم فعال‌سازی
  • 75. نوشتن فعال‌سازهای مؤثر
  • 76. استفاده از فعال‌سازی برای وظایف مختلف
  • 77. فعال‌سازی زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
  • 78. مدل‌های زبانی سفارشی
  • 79. آموزش مدل زبانی از ابتدا
  • 80. ملاحظات مربوط به داده و منابع محاسباتی
  • 81. استقرار مدل‌های زبانی
  • 82. چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ
  • 83. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 84. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌های آموزشی
  • 86. تولید محتوای آموزشی با AI
  • 87. شخصی‌سازی یادگیری با AI
  • 88. ارزیابی و بازخورد خودکار
  • 89. آینده آموزش با هوش مصنوعی
  • 90. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
  • 91. حفاظت از داده‌های حساس
  • 92. جلوگیری از سوءاستفاده
  • 93. تدوین سیاست‌های استفاده اخلاقی
  • 94. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 95. شناسایی الگوها و روندها
  • 96. پیش‌بینی و مدل‌سازی
  • 97. کاربرد LLMs در پشتیبانی مشتری
  • 98. پاسخگویی خودکار به سوالات متداول
  • 99. ارائه راهنمایی و پشتیبانی
  • 100. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه

📚 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.