, ,

کتاب معماری مدل‌های زبانی مولد و آماده‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد

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 معماری مدل‌های زبانی مولد و آماده‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 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 مولد
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. ترنسفورمرها: معماری نوین
  • 8. اجزای کلیدی ترنسفورمرها
  • 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 10. کدگذاری و رمزگشایی در ترنسفورمرها
  • 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 12. تکامل مدل‌های زبانی
  • 13. معماری‌های پیشین LLM
  • 14. معماری‌های مدرن LLM
  • 15. مدل‌های زبانی مولد
  • 16. کاربردهای LLM در پردازش زبان طبیعی
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها برای LLM
  • 18. جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 19. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 21. انواع توکن‌سازی: WordPiece، BPE
  • 22. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 23. فرایند پیش‌آموزش LLM
  • 24. اهداف پیش‌آموزش
  • 25. روش‌های پیش‌آموزش: Masked Language Modeling (MLM)
  • 26. آموزش پیش‌بینی عبارت بعدی (Next Sentence Prediction – NSP)
  • 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM
  • 28. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 29. تنظیم دقیق با داده‌های کم
  • 30. روش‌های تنظیم دقیق: Supervised Fine-tuning
  • 31. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF)
  • 32. طراحی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 33. اصول طراحی پرامپت مؤثر
  • 34. انواع پرامپت‌ها
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
  • 36. مثال‌های عملی طراحی پرامپت
  • 37. ارزیابی LLM
  • 38. معیارهای ارزیابی LLM
  • 39. معیارهای مبتنی بر دقت
  • 40. معیارهای مبتنی بر تولید متن
  • 41. معیارهای کیفی ارزیابی
  • 42. مدل‌های زبانی مولد برای تولید متن
  • 43. تولید داستان و شعر
  • 44. تولید محتوای خبری
  • 45. خلاصه‌سازی متن
  • 46. ترجمه ماشینی با LLM
  • 47. پاسخ به پرسش با LLM
  • 48. مدل‌های زبانی مولد برای کدنویسی
  • 49. تولید کد
  • 50. تکمیل کد
  • 51. اشکال‌زدایی کد
  • 52. تولید مستندات کد
  • 53. مدل‌های زبانی مولد برای وظایف چندوجهی
  • 54. پردازش تصویر و متن
  • 55. پردازش صدا و متن
  • 56. کاربردهای تجاری LLM
  • 57. چالش‌های اخلاقی و امنیتی LLM
  • 58. سوگیری در LLM
  • 59. تولید محتوای مضر
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLM
  • 62. مقررات و چارچوب‌های قانونی LLM
  • 63. استانداردهای اسلامی در توسعه LLM
  • 64. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی LLM
  • 65. آینده LLM
  • 66. مرزهای کنونی LLM
  • 67. روندهای تحقیقاتی آینده
  • 68. LLMهای تخصصی
  • 69. LLMهای کارآمدتر
  • 70. LLMهای درک عمیق‌تر
  • 71. ملاحظات پیاده‌سازی LLM
  • 72. زیرساخت‌های مورد نیاز
  • 73. مدیریت مدل‌ها
  • 74. بهینه‌سازی عملکرد
  • 75. امنیت و پایداری سیستم‌ها
  • 76. کاربرد LLM در آموزش
  • 77. شخصی‌سازی یادگیری
  • 78. تولید محتوای آموزشی
  • 79. ارزیابی دانشجویان
  • 80. پشتیبانی آموزشی
  • 81. کاربرد LLM در پژوهش
  • 82. جستجوی پیشرفته اطلاعات
  • 83. تحلیل داده‌های متنی
  • 84. تولید فرضیه‌های پژوهشی
  • 85. کمک به نگارش مقالات
  • 86. کاربرد LLM در خدمات دولتی
  • 87. بهبود ارتباط با شهروندان
  • 88. ارائه خدمات هوشمند
  • 89. تحلیل داده‌های عمومی
  • 90. مدیریت منابع
  • 91. کاربرد LLM در صنعت
  • 92. اتوماسیون فرایندها
  • 93. تحلیل بازار و مشتریان
  • 94. توسعه محصولات جدید
  • 95. بهبود تجربه کاربری
  • 96. کاربرد LLM در سلامت
  • 97. کمک به تشخیص پزشکی
  • 98. تحلیل داده‌های بالینی
  • 99. تولید گزارش‌های پزشکی
  • 100. پشتیبانی از پژوهش‌های پزشکی

📚 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 معماری مدل‌های زبانی مولد و آماده‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد”

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

پیمایش به بالا