سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پایداری در مواجهه با نویز

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان پایداری در مواجهه با نویز

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 پایداری در مواجهه با نویز

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 ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با فرآیند fine-tuning و هدف آن
  • 3. مفاهیم کلیدی در fine-tuning: پارامترها، لایه‌ها، و فضای پارامتری
  • 4. انواع fine-tuning: full fine-tuning، feature extraction، و parameter-efficient fine-tuning
  • 5. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: LoRA
  • 6. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Prefix Tuning
  • 7. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Prompt Tuning
  • 8. روش‌های parameter-efficient fine-tuning: Adapter Tuning
  • 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: دقت، بازیابی، F1-score
  • 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: BLEU، ROUGE، METEOR
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
  • 12. اهمیت داده‌های آموزشی در fine-tuning
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، توکن‌سازی، و نرمال‌سازی
  • 14. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود پایداری
  • 15. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 17. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) برای تنظیم ابرپارامترها
  • 18. مدیریت و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 19. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization): L1 و L2
  • 20. تکنیک‌های تنظیم‌گری: Dropout
  • 21. تکنیک‌های تنظیم‌گری: Early Stopping
  • 22. مواجهه با نویز در داده‌های ورودی
  • 23. انواع نویز در داده‌های متنی: خطاهای املایی، گرامری، و اطلاعات نامربوط
  • 24. تأثیر نویز بر عملکرد مدل‌های زبانی
  • 25. روش‌های کاهش نویز در داده‌های ورودی
  • 26. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT، RoBERTa
  • 28. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب برای fine-tuning
  • 29. تنظیم دقیق مدل BERT برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 30. تنظیم دقیق مدل GPT برای وظایف تولید متن
  • 31. تنظیم دقیق مدل RoBERTa برای وظایف پاسخ به سؤال
  • 32. مدل‌های زبانی چندزبانه و fine-tuning آن‌ها
  • 33. چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 34. ملاحظات محاسباتی: حافظه و زمان پردازش
  • 35. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی: GPU و TPU
  • 36. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: Gradient Checkpointing
  • 37. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: Mixed Precision Training
  • 38. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
  • 39. ارزیابی پایداری مدل در برابر نویزهای مختلف
  • 40. سنجش حساسیت مدل به تغییرات کوچک در داده ورودی
  • 41. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 42. روش‌های بهبود پایداری مدل در برابر نویز
  • 43. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش
  • 44. تکنیک‌های ضد نویز (Anti-Noise Techniques)
  • 45. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای fine-tuning
  • 46. یادگیری تقویتی برای بهبود پایداری مدل
  • 47. مباحث پیشرفته در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 48. fine-tuning برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی متن
  • 49. fine-tuning برای وظایف خاص: ترجمه ماشینی
  • 50. fine-tuning برای وظایف خاص: تحلیل احساسات
  • 51. fine-tuning برای وظایف خاص: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 52. fine-tuning برای وظایف خاص: تولید کد
  • 53. fine-tuning مدل‌های زبانی برای حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی، مالی)
  • 54. اصول اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 55. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی
  • 56. شفافیت در فرآیند fine-tuning و ارزیابی مدل
  • 57. تضمین انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 58. ملاحظات شرعی در تولید محتوا و آموزش
  • 59. پرهیز از ترویج محتوای نامناسب و مغایر با ارزش‌های اسلامی
  • 60. چارچوب‌های فقهی و شرعی در علوم و فنون
  • 61. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا در fine-tuning مدل‌های مالی
  • 62. کاربرد مدل‌های زبانی در نظام خانواده و روانشناسی مبتنی بر ارزش‌های ایرانی-اسلامی
  • 63. تحلیل تاریخی و سیاسی با رویکرد منافع ملی
  • 64. علوم پزشکی و سلامت مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 65. مدیریت ریسک در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 66. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: TensorFlow
  • 67. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: PyTorch
  • 68. محیط‌های توسعه و ابزارهای fine-tuning: Hugging Face Transformers
  • 69. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی برای fine-tuning
  • 70. ساخت پایپ‌لاین‌های fine-tuning سفارشی
  • 71. نظارت و پایش عملکرد مدل پس از fine-tuning
  • 72. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 73. استفاده از تکنیک‌های انسمبل (Ensemble Techniques)
  • 74. ترکیب مدل‌های fine-tuned شده
  • 75. طراحی معماری‌های جدید برای fine-tuning
  • 76. مفاهیم پایه در یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش زبان طبیعی
  • 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU
  • 79. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 81. آموزش تضادی (Contrastive Learning)
  • 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 83. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 84. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 85. مبانی آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
  • 86. اصول بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 87. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 88. تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)
  • 89. تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
  • 90. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 91. کاربرد مدل‌های زبانی در رباتیک و هوش مصنوعی
  • 92. چالش‌های آینده در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 93. نوآوری در معماری مدل‌ها و روش‌های fine-tuning
  • 94. توسعه مدل‌های زبانی پایدار و قابل اعتماد
  • 95. نقش مدل‌های زبانی در تحول دیجیتال

📚 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.