, ,

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

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 مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی مدل‌های زبان بزرگ: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی”

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

پیمایش به بالا