سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تار و پود معنا: تفسیرپذیری برای درک عمیق‌تر LLMs

کتاب تار و پود معنا: تفسیرپذیری برای درک عمیق‌تر LLMs

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 تار و پود معنا: تفسیرپذیری برای درک عمیق‌تر LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری تفسیرپذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. ساختار کلی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. کاربردها و قابلیت‌های LLMs
  • 5. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
  • 6. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 7. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای LLMs
  • 8. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 9. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 10. لایه رمزگذار (Encoder Layer)
  • 11. لایه رمزگشا (Decoder Layer)
  • 12. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
  • 14. توکنیزه کردن (Tokenization)
  • 15. واژگان و فضاهای واژگانی
  • 16. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 17. مدل‌های زبانی سنتی (N-grams)
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 19. معماری‌های پیشین ترنسفورمر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 22. واحدهای بازگشتی گریه (GRU)
  • 23. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 24. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
  • 25. BERT و معماری آن
  • 26. GPT و معماری آن
  • 27. سایر مدل‌های ترنسفورمر (RoBERTa, XLNet)
  • 28. آموزش اولیه (Pre-training) LLMs
  • 29. داده‌های عظیم برای پیش‌آموزش
  • 30. وظایف پیش‌آموزش (Masked Language Modeling)
  • 31. پیش‌آموزش خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 33. وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
  • 34. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 35. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
  • 36. تنظیم دقیق برای تولید متن
  • 37. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 38. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
  • 39. مفاهیم تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 40. چرا تفسیرپذیری مهم است؟
  • 41. انواع تفسیرپذیری (داخلی و خارجی)
  • 42. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 43. روش‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-based)
  • 44. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 45. سهم ویژگی‌ها در پیش‌بینی
  • 46. روش‌های مبتنی بر مثال (Example-based)
  • 47. مثال‌های تأثیرگذار (Influential Examples)
  • 48. مثال‌های متضاد (Adversarial Examples)
  • 49. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based)
  • 50. تحلیل لایه‌ها و نورون‌ها
  • 51. نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 52. تکنیک‌های بصری‌سازی (Visualization Techniques)
  • 53. نقشه‌های حساسیت (Saliency Maps)
  • 54. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 55. کاربرد LIME در LLMs
  • 56. کاربرد SHAP در LLMs
  • 57. تفسیرپذیری در معماری ترنسفورمر
  • 58. تحلیل مکانیزم توجه
  • 59. اهمیت توجه بین توکن‌ها
  • 60. بصری‌سازی ماتریس‌های توجه
  • 61. تفسیرپذیری در لایه‌های مختلف
  • 62. تفسیرپذیری در مدل‌های BERT
  • 63. تفسیر لایه‌های پنهان BERT
  • 64. تفسیر لایه‌های خروجی BERT
  • 65. تفسیرپذیری در مدل‌های GPT
  • 66. تفسیر تولید متن در GPT
  • 67. تفسیر پاسخ به پرسش در GPT
  • 68. چالش‌های تفسیرپذیری در LLMs
  • 69. پیچیدگی مدل‌های بزرگ
  • 70. مقیاس‌پذیری روش‌های تفسیرپذیری
  • 71. ارزیابی روش‌های تفسیرپذیری
  • 72. اعتبار سنجی تفسیرپذیری
  • 73. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLMs
  • 74. سوگیری (Bias) در LLMs
  • 75. شناسایی و کاهش سوگیری
  • 76. عدالت (Fairness) در LLMs
  • 77. شفافیت (Transparency) در LLMs
  • 78. کاربردهای تفسیرپذیری در عمل
  • 79. بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 80. عیب‌یابی و رفع خطا
  • 81. افزایش اعتماد کاربران
  • 82. کمک به توسعه‌دهندگان
  • 83. کاربرد در حوزه‌های حساس (با احتیاط)
  • 84. کاربرد در علوم پزشکی (با چارچوب رسمی)
  • 85. کاربرد در اقتصاد (با چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 86. کاربرد در مسائل حقوقی (با چارچوب قوانین)
  • 87. ملاحظات شرعی و فقهی در تفسیرپذیری
  • 88. تفسیرپذیری و احکام شرعی
  • 89. مواردی که نیاز به احتیاط شرعی دارند
  • 90. تعامل با متخصصان فقهی
  • 91. ارزیابی ریسک و انطباق با مقررات
  • 92. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 93. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 94. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 95. حدود شرعی در تولید محتوا
  • 96. کاربرد در آموزش و پژوهش داخلی
  • 97. تفسیرپذیری برای توسعهٔ دانش بومی
  • 98. تطبیق با نیازهای آموزشی کشور
  • 99. مطالعات موردی داخلی (با رعایت محرمانگی)
  • 100. آیندهٔ تفسیرپذیری در 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.