سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری افزایشی

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری افزایشی

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان یادگیری افزایشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و مفاهیم پایه
  • 2. معرفی معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
  • 3. نحوه عملکرد مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. آموزش اولیه مدل‌های زبانی (Pre-training)
  • 5. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش اولیه
  • 6. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 8. مفهوم Fine-tuning و ضرورت آن
  • 9. انواع رویکردهای Fine-tuning
  • 10. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 11. Fine-tuning با داده‌های بدون برچسب (Unsupervised Fine-tuning)
  • 12. Fine-tuning با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Fine-tuning)
  • 13. Fine-tuning با روش Prompt Engineering
  • 14. طراحی Prompt مؤثر برای وظایف مختلف
  • 15. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
  • 16. Fine-tuning برای تولید متن (Text Generation)
  • 17. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 18. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 19. Fine-tuning برای پاسخگویی به پرسش (Question Answering)
  • 20. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 21. Fine-tuning برای دسته‌بندی متن (Text Classification)
  • 22. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 23. Fine-tuning برای استخراج رابطه (Relation Extraction)
  • 24. Fine-tuning برای تولید کد (Code Generation)
  • 25. Fine-tuning برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding)
  • 26. Fine-tuning برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
  • 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
  • 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 29. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 30. نحوه پیاده‌سازی LoRA
  • 31. مزایای LoRA نسبت به Fine-tuning کامل
  • 32. معرفی Prefix Tuning
  • 33. نحوه پیاده‌سازی Prefix Tuning
  • 34. مقایسه Prefix Tuning با LoRA
  • 35. معرفی Prompt Tuning
  • 36. نحوه پیاده‌سازی Prompt Tuning
  • 37. مقایسه Prompt Tuning با سایر روش‌های PEFT
  • 38. معرفی Adapters
  • 39. نحوه پیاده‌سازی Adapters
  • 40. مزایا و معایب Adapters
  • 41. Fine-tuning برای وظایف خاص در حوزه علوم اسلامی
  • 42. Fine-tuning برای تحلیل متون روایی اسلامی
  • 43. Fine-tuning برای استخراج احکام از متون فقهی
  • 44. Fine-tuning برای کمک به پژوهشگران علوم قرآنی
  • 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های تاریخی ایران
  • 46. Fine-tuning برای تحلیل متون ادبی فارسی
  • 47. Fine-tuning مدل‌های زبانی با رویکرد اقتصادی اسلامی
  • 48. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های بازار سرمایه ایران
  • 49. Fine-tuning مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 50. Fine-tuning برای کمک به تشخیص بیماری‌ها
  • 51. Fine-tuning برای تحلیل و خلاصه‌سازی مقالات علمی پزشکی
  • 52. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای آموزش و یادگیری
  • 53. Fine-tuning برای ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
  • 54. Fine-tuning برای شخصی‌سازی تجربه یادگیری
  • 55. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای کار با داده‌های بزرگ
  • 56. چالش‌های Fine-tuning با مجموعه داده‌های حجیم
  • 57. تکنیک‌های مدیریت حافظه در Fine-tuning
  • 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی روی سخت‌افزارهای محدود
  • 59. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 60. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 61. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های Fine-tuning
  • 62. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 63. استفاده از PyTorch Lightning
  • 64. استفاده از TensorFlow
  • 65. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 66. اهمیت تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
  • 67. روش‌های خودکار تنظیم ابرپارامترها
  • 68. ارزیابی جامع مدل‌های Fine-tuned
  • 69. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 70. اهمیت ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 71. مدیریت و نگهداری مدل‌های Fine-tuned
  • 72. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 73. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 74. اخلاق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 75. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 76. روش‌های کاهش سوگیری در Fine-tuning
  • 77. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های Fine-tuned
  • 78. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 79. روندهای نوظهور در PEFT
  • 80. نقش Fine-tuning در هوش مصنوعی مولد
  • 81. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning در صنایع مختلف
  • 82. Fine-tuning برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 83. Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 84. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
  • 85. Fine-tuning برای درک و پردازش زبان محاوره‌ای
  • 86. Fine-tuning مدل‌های زبانی با رویکرد حفظ حریم خصوصی
  • 87. استفاده از Federated Learning در Fine-tuning
  • 88. Fine-tuning با Differential Privacy
  • 89. چالش‌های امنیتی در Fine-tuning
  • 90. حملات Adversarial در Fine-tuning
  • 91. روش‌های دفاع در برابر حملات Adversarial
  • 92. یادگیری مداوم (Continual Learning) در مدل‌های زبانی
  • 93. مبانی یادگیری مداوم
  • 94. کاربرد یادگیری مداوم در Fine-tuning

📚 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.