سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

کتاب مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

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 مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
  • 5. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 6. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبان
  • 7. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 9. کدگذاری متن (Text Encoding)
  • 10. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 11. Word2Vec و GloVe
  • 12. تعبیه‌سازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
  • 13. ELMo و BERT
  • 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 15. فرایند پیش‌آموزش LLMها
  • 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
  • 17. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
  • 18. کیفیت و کمیت داده‌ها
  • 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 20. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 21. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 22. مدل‌های زبانی آماری
  • 23. مدل‌های زبانی عصبی
  • 24. انواع معماری‌های LLM
  • 25. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 26. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 27. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
  • 28. RoBERTa و ALBERT
  • 29. LLaMA و خانواده مدل‌های مشابه
  • 30. ارزیابی مدل‌های زبان
  • 31. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity)
  • 32. معیارهای ارزیابی وظیفه‌محور
  • 33. Benchmarks و مجموعه‌های داده ارزیابی
  • 34. تولید متن (Text Generation)
  • 35. پیکربندی تولید متن (Temperature, Top-k, Top-p)
  • 36. نمونه‌برداری (Sampling) در تولید متن
  • 37. کاربردهای LLM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 40. پاسخ به سوال (Question Answering)
  • 41. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 42. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 43. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 44. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 45. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 46. انواع تکنیک‌های پرامپت‌نویسی
  • 47. Few-shot و Zero-shot Prompting
  • 48. آموزش LLM در چارچوب اسلامی
  • 49. فقه و احکام مرتبط با داده و مدل
  • 50. ملاحظات شرعی در استفاده از LLM
  • 51. کاربرد LLM در علوم اسلامی
  • 52. تحلیل متون دینی با LLM
  • 53. تولید محتوای دینی با LLM
  • 54. مدل‌های سفارشی‌سازی شده برای کاربردهای خاص
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی LLM
  • 56. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 57. تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
  • 58. تنظیم دقیق پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 59. LoRA و QLoRA
  • 60. A/B Testing برای مدل‌های LLM
  • 61. استقرار (Deployment) مدل‌های LLM
  • 62. زیرساخت‌های مورد نیاز برای استقرار
  • 63. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 64. استفاده از APIهای LLM
  • 65. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLM
  • 66. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 67. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMها
  • 68. عدالت و انصاف در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLM
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 72. چارچوب‌های قانونی برای توسعه و کاربرد LLM
  • 73. آینده مدل‌های زبان بزرگ
  • 74. روندها و نوآوری‌های جدید
  • 75. کاربردهای نوظهور LLM
  • 76. چالش‌های پیش رو در توسعه LLM
  • 77. همکاری با متخصصان در حوزه فقه و حقوق
  • 78. نمونه‌های عملی از کاربرد LLM در ایران
  • 79. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
  • 80. کاربرد LLM در صنعت و کسب و کار
  • 81. کاربرد LLM در خدمات عمومی
  • 82. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 84. استفاده از مدل‌های کوانتومی (Quantum-inspired)
  • 85. ملاحظات مصرف انرژی در LLMها
  • 86. توسعه مدل‌های پایدار و سبز
  • 87. مدیریت چرخه حیات مدل‌های LLM
  • 88. مستندسازی و نگهداری مدل‌ها
  • 89. بازنگری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 90. آینده شغلی مهندسان LLM
  • 91. مهارت‌های لازم برای مهندسان LLM
  • 92. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.