سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making

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: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Decision Making

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 معماری تصمیم‌گیری چندوجهی
  • 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. انواع داده‌های مورد استفاده در آموزش مدل‌های زبانی
  • 4. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 5. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 6. مدل‌های زبانی آماری و مبتنی بر شبکه عصبی
  • 7. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات مدل‌های زبانی مدرن
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 9. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در معماری ترنسفورمر
  • 10. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 11. تکنیک‌های Embeddings: Word2Vec، GloVe، FastText
  • 12. Embeddings مبتنی بر زمینه: ELMo، BERT
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
  • 14. اهمیت داده‌های چندوجهی در درک زبان
  • 15. انواع داده‌های چندوجهی: متن، تصویر، صدا، ویدئو
  • 16. معماری‌های تصمیم‌گیری چندوجهی
  • 17. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
  • 18. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای داده‌های چندوجهی
  • 19. Fine-tuning مدل‌های زبانی: مفاهیم و اهداف
  • 20. چرا Fine-tuning ضروری است؟
  • 21. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning، Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 22. روش‌های PEFT: LoRA، Adapters، Prompt Tuning
  • 23. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 24. مجموعه داده‌های Fine-tuning: جمع‌آوری و آماده‌سازی
  • 25. استانداردهای داده‌ای متناسب با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 26. تنظیم لحن مدل: تعریف و اهمیت
  • 27. لحن رسمی و محترمانه در ارتباطات سازمانی
  • 28. لحن علمی و پژوهشی در متون دانشگاهی
  • 29. لحن آموزشی و تبیینی برای مخاطبان دانشجو
  • 30. لحن متناسب با فرهنگ و ارزش‌های اسلامی-ایرانی
  • 31. شناسایی و استخراج ویژگی‌های لحن از متن
  • 32. ابزارها و تکنیک‌های تحلیل لحن
  • 33. مدل‌سازی آماری لحن
  • 34. یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی لحن
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل لحن
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل لحن
  • 37. مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل لحن
  • 38. Fine-tuning مدل پایه برای وظیفه طبقه‌بندی لحن
  • 39. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی لحن: دقت، صحت، بازیابی، F1-score
  • 40. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای مدل لحن
  • 41. استفاده از مجموعه داده‌های معتبر و استاندارد برای آموزش لحن
  • 42. آموزش مدل برای تولید متن با لحن مشخص
  • 43. تولید متن خلاقانه با لحن مناسب
  • 44. تولید محتوای آموزشی با لحن تبیینی
  • 45. تولید پاسخ‌های پشتیبانی با لحن همدلانه و حرفه‌ای
  • 46. تولید محتوای تبلیغاتی با لحن ترغیب‌کننده (در چارچوب مقررات)
  • 47. ارزیابی کیفیت متن تولید شده از نظر لحن
  • 48. بازخورد انسانی در ارزیابی لحن
  • 49. متدولوژی‌های ارزیابی خودکار لحن متن تولید شده
  • 50. مشکلات و چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 51. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 52. شناسایی و کاهش سوگیری‌های مضر در مدل‌های زبانی
  • 53. اهمیت رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های Fine-tuned در سیستم‌های واقعی
  • 55. معماری تصمیم‌گیری چندوجهی در Fine-tuning
  • 56. ادغام خروجی مدل لحن با مدل‌های تصمیم‌گیری چندوجهی
  • 57. استفاده از مدل‌های زبانی Fine-tuned در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
  • 59. کاربرد در تولید محتوای چندرسانه‌ای
  • 60. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
  • 61. نظارت مستمر بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 62. بازآموزی مدل با داده‌های جدید و مرتبط
  • 63. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning و استفاده از مدل‌های زبانی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 65. تعهد به اصول اخلاقی و حقوقی در تولید محتوا
  • 66. کاربرد مدل‌های زبانی Fine-tuned در آموزش عالی
  • 67. تولید محتوای درسی سفارشی
  • 68. سیستم‌های کمک آموزشی هوشمند
  • 69. ارزیابی هوشمند تکالیف دانشجویی
  • 70. کاربرد مدل‌های زبانی Fine-tuned در سازمان‌ها
  • 71. اتوماسیون فرآیندهای اداری
  • 72. تحلیل گزارش‌ها و اسناد داخلی
  • 73. تولید گزارش‌های مدیریتی
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی Fine-tuned در رسانه
  • 75. تولید خبر و محتوای رسانه‌ای
  • 76. تحلیل نظرات کاربران
  • 77. مدیریت شبکه‌های اجتماعی
  • 78. پیشرفت‌های نوین در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 79. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در Fine-tuning
  • 80. Fine-tuning خودکار و مبتنی بر هدف
  • 81. مدل‌های زبانی چندزبانه و Fine-tuning آن‌ها
  • 82. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 83. چالش‌های حقوقی و قانونی در استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 84. ضرورت انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در تمام مراحل
  • 85. تدوین چارچوب‌های نظارتی برای استفاده از هوش مصنوعی
  • 86. آموزش و توانمندسازی متخصصان در زمینه هوش مصنوعی اخلاقی
  • 87. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning برای وظایف متنوع
  • 88. مطالعات موردی موفق در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 89. درس آموخته‌ها از پروژه‌های Fine-tuning
  • 90. نکات کلیدی برای موفقیت در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 91. جمع‌بندی و نگاه به آینده Fine-tuning و تصمیم‌گیری چندوجهی

📚 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.