سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سبک و لحن با استفاده از داده‌های متنی (با تمرکز بر رویکردهای علمی و کاربردی سازگار)

کتاب سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سبک و لحن با استفاده از داده‌های متنی (با تمرکز بر رویکردهای علمی و کاربردی سازگار)

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 سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سبک و لحن با استفاده از داده‌های متنی (با تمرکز بر رویکردهای علمی و کاربردی سازگار)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 4. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. مدل‌های زبانی سنتی و آماری
  • 7. معماری ترانسفورمر و مکانیزم توجه
  • 8. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 9. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. فرایندهای پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 12. روش‌های توکنیزاسیون و واژگان‌سازی
  • 13. تعبیه‌سازی کلمات و مفاهیم (Word Embeddings)
  • 14. تعبیه‌سازی جملات و اسناد
  • 15. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 16. اهمیت تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 17. انواع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 18. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
  • 19. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 21. تنظیم دقیق برای سبکی و لحن (Tone and Style)
  • 22. مقدمه‌ای بر مفاهیم سبک و لحن در متن
  • 23. چالش‌های شناسایی و تغییر سبک و لحن
  • 24. اهمیت داده‌های آموزشی برای تنظیم دقیق سبک
  • 25. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های متنی
  • 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 27. معیارهای ارزیابی برای وظایف تولید متن
  • 28. معیارهای ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی برای سبک و لحن
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل Llama 2
  • 31. معماری و ویژگی‌های Llama 2
  • 32. کاربرد Llama 2 در پردازش زبان طبیعی
  • 33. مراحل آماده‌سازی Llama 2 برای تنظیم دقیق
  • 34. تنظیم دقیق Llama 2 برای سبک مورد نظر
  • 35. تنظیم دقیق Llama 2 برای لحن مورد نظر
  • 36. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
  • 37. تکنیک‌های بهینه‌سازی در تنظیم دقیق
  • 38. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در تنظیم دقیق
  • 39. ارزیابی مدل تنظیم‌شده Llama 2
  • 40. تحلیل نتایج تنظیم دقیق
  • 41. کاربردهای عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 42. تولید محتوای خلاقانه با سبک دلخواه
  • 43. شخصی‌سازی پاسخ‌های ربات‌های گفتگو
  • 44. اصلاح و بهبود لحن متون نگارش‌شده
  • 45. تطبیق متون با مخاطبان خاص
  • 46. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 47. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
  • 48. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 49. مقایسه رویکردهای تنظیم دقیق
  • 50. مقایسه با روش‌های سنتی پردازش زبان طبیعی
  • 51. آیندهٔ مدل‌های زبانی بزرگ و تنظیم دقیق
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق
  • 53. تنظیم دقیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 54. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 55. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot/Zero-shot Learning)
  • 56. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های برنامه‌نویسی یادگیری عمیق
  • 57. کار با PyTorch برای تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های NLP مانند Hugging Face
  • 59. پیاده‌سازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها
  • 60. آموزش مدل با استفاده از PyTorch
  • 61. ارزیابی مدل نهایی
  • 62. نکات عملی در پیاده‌سازی
  • 63. رفع اشکالات رایج در فرایند تنظیم دقیق
  • 64. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
  • 65. استفاده بهینه از GPU در آموزش
  • 66. روش‌های ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنظیم‌شده
  • 67. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 68. چالش‌ها و فرصت‌های NLP فارسی
  • 69. مجموعه داده‌های فارسی برای تنظیم دقیق
  • 70. ابزارها و کتابخانه‌های NLP فارسی
  • 71. انطباق مدل‌های زبانی با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 72. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های فرهنگی
  • 73. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از AI
  • 74. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری AI
  • 75. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای داستان‌نویسی
  • 76. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای تولید متن‌های علمی
  • 77. مطالعه موردی: تنظیم دقیق مدل زبانی برای بازنویسی متون
  • 78. بررسی مقالات مرتبط در زمینه تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 79. روند تحولات اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 80. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء سواد دیجیتال
  • 81. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
  • 82. توسعه ابزارهای هوشمند برای نویسندگان
  • 83. تولید محتوای آموزشی با سبک‌های متنوع
  • 84. اصول نگارش علمی در چارچوب اسلامی
  • 85. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌های متنی
  • 86. امنیت داده‌ها و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 87. آیندهٔ پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آتی
  • 89. مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 91. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 92. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در NLP
  • 93. پردازش سری‌های زمانی با مدل‌های زبانی
  • 94. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
  • 95. تحلیل آماری داده‌های متنی
  • 96. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تعبیه‌سازی کلمات
  • 97. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 98. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف (Graph-based Language Models)
  • 99. ارزیابی کیفی محتوای تولید شده
  • 100. روش‌های بهبود خلاقیت در مدل‌های زبانی

📚 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.