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

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

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 Summarization

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 Multi-Modal Summarization
  • 2. مبانی معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش داده‌های چندوجهی
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش دنباله‌ها
  • 5. توضیح مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal Language Models)
  • 6. اصول خلاصه‌سازی متنی و انواع آن
  • 7. مدل‌های خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل استخراجی
  • 8. مفاهیم کلیدی در خلاصه‌سازی چندوجهی (متن، تصویر، صدا)
  • 9. معماری‌های پیشرفته برای خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. مراحل آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
  • 12. اهمیت داده‌های باکیفیت برای Fine-tuning
  • 13. انتخاب مجموعه داده مناسب برای خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 14. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده‌های چندوجهی
  • 15. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 16. تنظیم پارامترهای Fine-tuning (نرخ یادگیری، اندازه بچ، اپوک)
  • 17. بهینه‌سازها (Optimizers) در فرآیند Fine-tuning
  • 18. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 19. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 20. تنظیم دقیق برای وظایف خاص خلاصه‌سازی
  • 21. تنظیم دقیق مدل برای لحن خاص (Tone Adaptation)
  • 22. شناسایی لحن در متون و داده‌های چندوجهی
  • 23. تکنیک‌های ارزیابی لحن مدل
  • 24. تنظیم دقیق برای لحن رسمی و اداری
  • 25. تنظیم دقیق برای لحن آکادمیک و علمی
  • 26. تنظیم دقیق برای لحن محاوره‌ای و دوستانه
  • 27. تنظیم دقیق برای لحن خبری و تحلیلی
  • 28. تنظیم دقیق برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
  • 29. تنظیم دقیق برای لحن آموزشی و تربیتی
  • 30. تکنیک‌های مدیریت و کنترل لحن مدل
  • 31. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 32. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی (ROUGE, BLEU)
  • 33. ارزیابی کیفی خلاصه‌های تولید شده توسط انسان
  • 34. ارزیابی تطابق لحن در خلاصه‌های تولید شده
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی و آزمون مدل Fine-tuned
  • 36. پیاده‌سازی مدل Fine-tuned در محیط عملیاتی
  • 37. مراحل استقرار و نگهداری مدل Fine-tuned
  • 38. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
  • 39. بازآموزی (Re-training) مدل با داده‌های جدید
  • 40. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
  • 41. کاربردهای مدل‌های زبانی Fine-tuned در خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 42. خلاصه‌سازی اخبار چندرسانه‌ای
  • 43. خلاصه‌سازی محتوای آموزشی چندوجهی
  • 44. خلاصه‌سازی گزارش‌های فنی و علمی
  • 45. خلاصه‌سازی جلسات و مذاکرات (صوت و تصویر)
  • 46. خلاصه‌سازی محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 47. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی و قضایی
  • 48. خلاصه‌سازی محتوای پزشکی و درمانی
  • 49. خلاصه‌سازی سفرنامه‌ها و تجربیات گردشگری
  • 50. خلاصه‌سازی محتوای مرتبط با هنر و فرهنگ
  • 51. خلاصه‌سازی محتوای تاریخی و مستند
  • 52. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های Fine-tuning
  • 53. چالش‌های داده‌های نامتعادل در Fine-tuning
  • 54. چالش‌های تعمیم‌پذیری مدل Fine-tuned
  • 55. چالش‌های تفسیرپذیری (Interpretability) مدل
  • 56. چالش‌های امنیتی و حفظ حریم خصوصی
  • 57. چالش‌های مربوط به سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 58. راهکارهای غلبه بر چالش‌های Fine-tuning
  • 59. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 60. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 61. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 62. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 63. بهبود معماری مدل برای خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 64. استفاده از مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) پیشرفته
  • 65. تکنیک‌های ترکیب اطلاعات چندوجهی
  • 66. روش‌های تولید متن با کنترل لحن
  • 67. کاربرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تولید متن
  • 68. کاربرد مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در تولید متن
  • 69. ارزیابی و اعتبارسنجی نهایی مدل
  • 70. نمونه‌سازی کاربردی مدل Fine-tuned
  • 71. مستندسازی فرآیند Fine-tuning و نتایج
  • 72. انتشار و اشتراک‌گذاری مدل (در صورت امکان)
  • 73. آموزش کاربران نهایی برای استفاده از مدل
  • 74. پشتیبانی و رفع اشکالات مدل
  • 75. پیش‌بینی روند آینده در مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 76. نقش هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای آموزشی
  • 77. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات در توسعه هوش مصنوعی
  • 78. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
  • 79. آینده خلاصه‌سازی چندوجهی و کاربردهای آن
  • 80. اخلاق در استفاده از خلاصه‌سازی خودکار
  • 81. توسعه مدل‌های زبانی در چارچوب ارزش‌های اسلامی و ایرانی
  • 82. انطباق مدل‌های زبانی با نیازهای بومی
  • 83. نقش مدل‌های زبانی در حفظ و ترویج زبان فارسی
  • 84. تکنیک‌های پیشرفته برای کنترل دقیق لحن
  • 85. ارزیابی جامع مدل Fine-tuned برای اطمینان از انطباق
  • 86. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های زبانی
  • 87. آینده پژوهی در زمینه مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 88. راهنمای عملی برای Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 89. اصول طراحی مدل‌های زبانی اخلاقی و مسئولانه
  • 90. دستیابی به تعادل بین خلاقیت و انطباق با قوانین
  • 91. اهمیت بازخورد مستمر در بهبود مدل
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.