کتاب راهنمای جامع کار با کتابخانه‌های Hugging Face برای توسعه‌دهندگان
, ,

کتاب راهنمای جامع کار با کتابخانه‌های Hugging Face برای توسعه‌دهندگان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000073835 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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 راهنمای جامع کار با کتابخانه‌های Hugging Face برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های پیشرفته

🎓 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. کاربردها و چشم‌انداز هوش مصنوعی در ایران
  • 3. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 4. آشنایی با کتابخانه‌های پرکاربرد یادگیری ماشین
  • 5. معرفی پلتفرم Hugging Face و اکوسیستم آن
  • 6. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 8. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 9. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
  • 10. آشنایی با کتابخانه Transformers در Hugging Face
  • 11. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 12. بارگذاری مدل‌ها و توکنایزرها
  • 13. پردازش متن با توکنایزرهای مختلف
  • 14. انواع توکنایزرها: WordPiece، BPE، SentencePiece
  • 15. کاربرد توکنایزرها در پیش‌پردازش متن
  • 16. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 17. طبقه‌بندی متن با مدل‌های Hugging Face
  • 18. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
  • 19. دسته‌بندی موضوعی متن
  • 20. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 21. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 22. رابطه استخراج موجودیت (Relation Extraction)
  • 23. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
  • 24. مدل‌های پرسش و پاسخ با Context
  • 25. مدل‌های پرسش و پاسخ بدون Context
  • 26. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 27. کار با مدل‌های ترجمه از پیش آموزش‌دیده
  • 28. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
  • 29. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 30. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
  • 31. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 32. تولید متن (Text Generation)
  • 33. کاربرد تولید متن در سناریوهای مختلف
  • 34. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 35. فرایند Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 36. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 37. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 38. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوال
  • 39. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 40. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 41. آموزش مدل از ابتدا (Training from Scratch)
  • 42. نکات مهم در آموزش مدل از ابتدا
  • 43. استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ
  • 44. استفاده از سخت‌افزار مناسب (GPU)
  • 45. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌ها
  • 46. مفهوم مدل‌های Embeddings
  • 47. کاربرد Embeddings در NLP
  • 48. مدل‌های Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر
  • 49. استفاده از Embeddings برای مقایسه متن
  • 50. کاربرد Embeddings در خوشه‌بندی متن
  • 51. مدیریت مجموعه داده‌ها با Hugging Face Datasets
  • 52. بارگذاری و پیش‌پردازش مجموعه داده‌ها
  • 53. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی
  • 54. اشتراک‌گذاری مجموعه داده‌ها
  • 55. مفهوم مدل‌های Multilingual
  • 56. کاربرد مدل‌های چندزبانه در Hugging Face
  • 57. ترجمه و پردازش متن به زبان فارسی
  • 58. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
  • 59. ارزیابی مدل‌های چندزبانه
  • 60. معرفی کتابخانه Accelerate برای آموزش توزیع‌شده
  • 61. آموزش مدل بر روی چندین GPU
  • 62. نکات فنی در آموزش توزیع‌شده
  • 63. استفاده از Accelerate برای ساده‌سازی آموزش
  • 64. مفهوم مدل‌های Domain-Specific
  • 65. ساخت مدل‌های تخصصی برای حوزه‌های خاص
  • 66. Fine-tuning مدل‌ها برای حوزه پزشکی
  • 67. Fine-tuning مدل‌ها برای حوزه حقوقی
  • 68. Fine-tuning مدل‌ها برای حوزه مالی
  • 69. ارزیابی مدل‌های Domain-Specific
  • 70. مفهوم مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs) در NLP
  • 71. کاربرد GANs در تولید متن
  • 72. چالش‌های استفاده از GANs در NLP
  • 73. معرفی مدل‌های Sequence-to-Sequence
  • 74. کاربرد مدل‌های Seq2Seq در ترجمه و خلاصه‌سازی
  • 75. معماری Encoder-Decoder
  • 76. استفاده از مدل‌های Seq2Seq در Hugging Face
  • 77. مفهوم Transfer Learning در NLP
  • 78. مزایای Transfer Learning
  • 79. کاربرد Transfer Learning در Hugging Face
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Deployment)
  • 81. ابزارها و روش‌های استقرار مدل
  • 82. استقرار مدل بر روی سرور
  • 83. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 84. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 85. اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
  • 86. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 87. راهکارهای کاهش سوگیری
  • 88. حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
  • 89. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های NLP
  • 90. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 91. روندهای نوظهور در NLP
  • 92. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 93. چالش‌های آینده NLP
  • 94. کاربردهای پیشرفته NLP در ایران
  • 95. هوش مصنوعی در خدمات دولتی
  • 96. هوش مصنوعی در آموزش و پژوهش
  • 97. هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای دانش‌بنیان
  • 98. ملاحظات فنی برای توسعه‌دهندگان ایرانی
  • 99. استفاده از منابع فارسی برای یادگیری NLP
  • 100. همکاری با جامعه توسعه‌دهندگان ایرانی

📚 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 راهنمای جامع کار با کتابخانه‌های Hugging Face برای توسعه‌دهندگان”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا