سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

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 بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین: ویژگی‌ها، برچسب‌ها، مدل‌ها
  • 5. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
  • 8. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون، نرمال‌سازی، حذف کلمات توقف
  • 9. مبانی مدل‌سازی زبان
  • 10. مدل‌های زبانی آماری
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 12. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTMs)
  • 13. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRUs)
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 15. معماری ترنسفورمر
  • 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 17. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش دیده (مانند BERT)
  • 18. مفاهیم اساسی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 19. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 21. داده‌های سازمانی و آماده‌سازی آن‌ها
  • 22. جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع سازمانی
  • 23. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های سازمانی
  • 24. تبدیل داده‌های متنی به فرمت قابل استفاده برای مدل
  • 25. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پردازش داده
  • 26. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 27. TensorFlow و Keras
  • 28. PyTorch
  • 29. نصب و پیکربندی محیط توسعه
  • 30. انتخاب مدل زبانی بزرگ مناسب برای وظایف سازمانی
  • 31. معماری‌های متداول LLM برای وظایف خاص
  • 32. تنظیم دقیق مدل برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 33. تنظیم دقیق مدل برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 34. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 35. تنظیم دقیق مدل برای وظایف پاسخ به سوال
  • 36. تنظیم دقیق مدل برای وظایف تولید متن
  • 37. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 38. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
  • 39. مدیریت حافظه و منابع در طول تنظیم دقیق
  • 40. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 41. ارزیابی مدل تنظیم شده
  • 42. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف NLP
  • 43. متریک‌های دقت، بازیابی و F1-score
  • 44. متریک‌های ارزیابی برای تولید متن
  • 45. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 46. عیب‌یابی و رفع مشکلات در فرآیند تنظیم دقیق
  • 47. شناسایی و رفع خطاهای متداول
  • 48. مشکلات مربوط به داده‌ها
  • 49. مشکلات مربوط به پارامترهای مدل
  • 50. مشکلات مربوط به معماری مدل
  • 51. بهبود عملکرد مدل تنظیم شده
  • 52. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 53. استفاده از مدل‌های پایه قوی‌تر
  • 54. تنظیم دقیق چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 55. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط سازمانی
  • 56. ملاحظات امنیتی در استقرار LLM
  • 57. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 59. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 60. شناسایی و کاهش سوگیری
  • 61. کاربردهای LLM در بخش‌های مختلف سازمانی
  • 62. خدمات مشتری و پشتیبانی
  • 63. تحلیل بازار و رقبا
  • 64. مدیریت دانش سازمانی
  • 65. اتوماسیون فرآیندهای اداری
  • 66. مثال‌های عملی از کاربرد LLM در سازمان‌ها
  • 67. ساخت یک چت‌بات سازمانی
  • 68. سیستم پیشنهاد دهنده محتوا
  • 69. ابزار تحلیل احساسات مشتریان
  • 70. تولید گزارش‌های خودکار
  • 71. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری ماشین
  • 72. روندهای نوظهور در LLM
  • 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 75. چالش‌های پیش رو در توسعه LLM
  • 76. مدل‌های مولد پیشرفته
  • 77. کاربرد LLM در تحقیقات علمی
  • 78. ملاحظات قانونی و مقرراتی مربوط به LLM
  • 79. استانداردهای اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • 80. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 81. مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
  • 82. اهمیت استفاده مسئولانه از LLM
  • 83. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 84. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
  • 85. انجمن‌های علمی و گروه‌های پژوهشی
  • 86. کنفرانس‌ها و کارگاه‌های تخصصی
  • 87. انتشار مقالات و پژوهش‌های جدید
  • 88. کاربرد پایتون در پروژه‌های هوش مصنوعی پیشرفته
  • 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های LLM
  • 90. ساخت API برای مدل‌های زبانی
  • 91. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
  • 92. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 93. توسعه پایدار و مسئولانه هوش مصنوعی
  • 94. ارزیابی اثرات اجتماعی و اقتصادی LLM
  • 95. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 96. مطالعات موردی پیشرفته در صنایع مختلف
  • 97. پیاده‌سازی LLM در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. تحلیل اسناد حقوقی با LLM
  • 99. تولید کد با LLM
  • 100. ترجمه ماشینی پیشرفته با LLM

📚 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.