, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خطی و کارآمد

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خطی و کارآمد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

🎓 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 مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر: مکانیسم توجه
  • 3. مکانیسم توجه خودی (Self-Attention)
  • 4. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 5. لایه‌های انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
  • 6. جایگاه‌گذاری (Positional Encoding)
  • 7. پیاده‌سازی اولیه مدل ترنسفورمر
  • 8. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 9. اهمیت fine-tuning برای وظایف خاص
  • 10. انواع fine-tuning: Feature Extraction و Fine-tuning کامل
  • 11. انتخاب مدل پایه مناسب برای fine-tuning
  • 12. مجموعه داده‌های آموزشی برای fine-tuning
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
  • 14. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 15. توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن
  • 16. تنظیمات هایپرپارامترها در fine-tuning
  • 17. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 18. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 19. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 20. تنظیمات بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 21. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 22. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 25. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score
  • 26. ارزیابی مدل‌های تولید متن
  • 27. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 28. استفاده از معیارهای خاص وظیفه
  • 29. fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
  • 30. خلق داستان و شعر با مدل‌های زبانی
  • 31. تولید دیالوگ و سناریو
  • 32. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 33. روش‌های مختلف خلاصه‌سازی (انتزاعی و استخراجی)
  • 34. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
  • 35. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 36. ملاحظات خاص در ترجمه ماشینی
  • 37. fine-tuning برای پاسخگویی به پرسش (Question Answering)
  • 38. انواع وظایف پاسخگویی به پرسش
  • 39. fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 40. دسته‌بندی احساسات مثبت، منفی و خنثی
  • 41. fine-tuning برای تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 42. شناسایی موضوعات اصلی در یک مجموعه متن
  • 43. fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 44. شناسایی افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها
  • 45. fine-tuning برای تشخیص روابط (Relation Extraction)
  • 46. شناسایی روابط بین موجودیت‌های نام‌گذاری شده
  • 47. fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
  • 48. ملاحظات امنیتی در تولید کد
  • 49. fine-tuning برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding)
  • 50. fine-tuning برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
  • 51. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 52. مدل‌های خانواده BERT
  • 53. مدل‌های خانواده GPT
  • 54. مدل‌های خانواده T5
  • 55. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب
  • 56. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 57. حذف بایاس (Bias) از مدل‌ها
  • 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. شفافیت در فرآیند fine-tuning
  • 60. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
  • 61. fine-tuning برای ایجاد لحن‌های خاص (Tone)
  • 62. خلق لحن رسمی و اداری
  • 63. خلق لحن غیررسمی و دوستانه
  • 64. خلق لحن علمی و تخصصی
  • 65. خلق لحن اقناعی و تبلیغی
  • 66. خلق لحن حقوقی و قضایی
  • 67. خلق لحن ادبی و هنری
  • 68. مدل‌سازی لحن‌های متناسب با مخاطب
  • 69. تطبیق لحن با هدف ارتباط
  • 70. fine-tuning برای افزایش کارآمدی مدل
  • 71. بهینه‌سازی سرعت inference
  • 72. کاهش مصرف حافظه
  • 73. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
  • 74. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 75. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 76. کم‌سازی ابعاد (Quantization)
  • 77. fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 78. یادگیری با مثال‌های کم (Meta-Learning)
  • 79. fine-tuning برای وظایف چندزبانه
  • 80. مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 81. fine-tuning در حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 82. تولید محتوای آموزشی در چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 83. تحلیل متون اقتصادی با رعایت مقررات شرعی
  • 84. fine-tuning در حوزه فقه و احکام اسلامی
  • 85. استفاده از مدل‌ها برای استخراج احکام شرعی
  • 86. تولید محتوای آموزشی منطبق با مذهب رسمی
  • 87. fine-tuning در حوزه تاریخ و فرهنگ ایران
  • 88. تحلیل متون تاریخی با رویکرد ملی
  • 89. تولید محتوای فرهنگی سازگار با ارزش‌های ایرانی
  • 90. fine-tuning برای ایجاد ابزارهای آموزشی هوشمند
  • 91. سامانه‌های پرسش و پاسخ آموزشی
  • 92. تولید محتوای درسی پویا
  • 93. fine-tuning برای ارتقاء تجربه کاربری در سامانه‌های آموزشی
  • 94. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 95. ارائه بازخورد هوشمند به دانش‌آموزان
  • 96. fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 97. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 98. منابع داده‌ای فارسی برای fine-tuning
  • 99. fine-tuning مدل‌های زبانی برای گویش‌های محلی (با رعایت ضوابط)
  • 100. تولید محتوای آموزشی بومی

📚 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های خطی و کارآمد”

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

پیمایش به بالا