, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های سازمانی با پایتون”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا