سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در تولید محتوا

کتاب کاربرد و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در تولید محتوا

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 کاربرد و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در تولید محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 5. تحول مدل‌های زبانی: از آماری به عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs)
  • 9. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRUs)
  • 10. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 12. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 13. لایه موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
  • 14. معماری انکودر-دیکودر
  • 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 16. تاریخچه و تکامل LLMs
  • 17. معماری‌های پیشرفته LLM
  • 18. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 19. GPT و خانواده آن
  • 20. BERT و مدل‌های دوطرفه
  • 21. تفاوت‌های کلیدی بین معماری‌های LLM
  • 22. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training) LLMs
  • 23. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش LLMs
  • 24. ملاحظات اخلاقی در آموزش LLMs
  • 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 26. روش‌های تنظیم دقیق
  • 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 28. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های سفارشی
  • 29. روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT)
  • 30. پارامتر-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 31. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 32. Prompt Tuning
  • 33. Adapter Tuning
  • 34. ارزیابی LLMs
  • 35. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 36. مدل‌های ارزیابی استاندارد
  • 37. ارزیابی وظایف خاص زبانی
  • 38. تشخیص خطاهای رایج در LLMs
  • 39. کاربردهای LLMs در تولید محتوا
  • 40. تولید متن خلاقانه
  • 41. نوشتن مقالات و گزارش‌ها
  • 42. تولید محتوای بازاریابی
  • 43. تولید سناریو و داستان
  • 44. کاربردهای LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 45. خلاصه‌سازی استخراجی
  • 46. خلاصه‌سازی انتزاعی
  • 47. خلاصه‌سازی برای اهداف مختلف
  • 48. کاربردهای LLMs در ترجمه ماشینی
  • 49. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی
  • 50. چالش‌های ترجمه ماشینی
  • 51. بهبود ترجمه با LLMs
  • 52. کاربردهای LLMs در پاسخگویی به پرسش
  • 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
  • 54. استخراج اطلاعات از متن
  • 55. پاسخگویی به پرسش‌های پیچیده
  • 56. کاربردهای LLMs در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
  • 57. طراحی چت‌بات‌های مکالمه‌ای
  • 58. مدیریت مکالمه
  • 59. شخصی‌سازی پاسخ‌ها
  • 60. کاربردهای LLMs در تحلیل احساسات
  • 61. تشخیص احساسات مثبت، منفی، خنثی
  • 62. تحلیل احساسات برای اهداف تجاری
  • 63. دقت و محدودیت‌های تحلیل احساسات با LLMs
  • 64. کاربردهای LLMs در طبقه‌بندی متن
  • 65. طبقه‌بندی موضوعی
  • 66. تشخیص اسپم
  • 67. تحلیل محتوا
  • 68. کاربردهای LLMs در تولید کد
  • 69. تولید کد از توضیحات زبان طبیعی
  • 70. کمک به برنامه‌نویسان
  • 71. تولید قطعه کد
  • 72. ملاحظات امنیتی در تولید کد با LLMs
  • 73. پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های تولیدی
  • 74. مراحل استقرار LLMs
  • 75. انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 76. بهینه‌سازی برای استنتاج (Inference)
  • 77. مدیریت مدل‌های LLM
  • 78. استقرار مدل‌های LLM
  • 79. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 80. مقیاس‌پذیری سیستم‌های LLM
  • 81. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از LLMs
  • 82. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی LLMs
  • 83. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 84. مدل‌های LLM و مسائل اخلاقی
  • 85. سوگیری در LLMs
  • 86. تفسیرپذیری LLMs
  • 87. تأثیر LLMs بر جامعه
  • 88. آینده LLMs و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 89. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 90. LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 91. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 92. توسعه ابزارهای کار با LLMs
  • 93. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
  • 94. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
  • 95. ملاحظات حقوقی و نظارتی در استفاده از LLMs
  • 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 97. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 98. تولید محتوای آموزشی با LLMs
  • 99. شخصی‌سازی تجربه کاربری با LLMs
  • 100. تحلیل داده‌های متنی حجیم با LLMs

📚 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.