سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تطابق متن و تصویر

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان تطابق متن و تصویر

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 تطابق متن و تصویر

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 و تطابق متن-تصویر
  • 2. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. آشنایی با مدل‌های تولید تصویر
  • 4. مفهوم Fine-tuning در یادگیری عمیق
  • 5. اهمیت Fine-tuning برای تطابق متن-تصویر
  • 6. انواع رویکردهای Fine-tuning
  • 7. Fine-tuning مبتنی بر لایه‌های انتهایی (Linear Probing)
  • 8. Fine-tuning مبتنی بر انتقال گرادیان (Gradient Transfer)
  • 9. Fine-tuning پارامترهای کلیدی (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 10. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 11. روش Prefix Tuning
  • 12. روش Prompt Tuning
  • 13. روش Adapter Tuning
  • 14. مقایسه روش‌های PEFT
  • 15. انتخاب روش مناسب PEFT برای تطابق متن-تصویر
  • 16. آماده‌سازی مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 17. اصول جمع‌آوری داده‌های متن-تصویر
  • 18. برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها
  • 19. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش
  • 20. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 21. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 22. معماری ترنسفورمر
  • 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 24. مدل‌های تولید متن (Text Generation Models)
  • 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 26. مدل‌های تولید تصویر پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Image Generation Models)
  • 27. معماری‌های تولید تصویر (GANs, VAEs, Diffusion Models)
  • 28. مبانی مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)
  • 29. نحوه کار مدل‌های انتشاری
  • 30. پارامترهای کلیدی در مدل‌های انتشاری
  • 31. تنظیم پارامترهای مدل زبانی برای تطابق
  • 32. تنظیم پارامترهای مدل تصویر برای تطابق
  • 33. تعیین تابع هزینه (Loss Function) برای تطابق
  • 34. توابع هزینه مبتنی بر فاصله (Distance-based Losses)
  • 35. توابع هزینه مبتنی بر شباهت (Similarity-based Losses)
  • 36. توابع هزینه ترکیبی
  • 37. مفهومCLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
  • 38. معماری CLIP
  • 39. آموزش CLIP
  • 40. کاربرد CLIP در تطابق متن-تصویر
  • 41. Fine-tuning مدل‌های مبتنی بر CLIP
  • 42. تنظیم پارامترهایCLIP برای وظایف خاص
  • 43. استفاده ازCLIP برای رتبه‌بندی تصاویر بر اساس متن
  • 44. استفاده ازCLIP برای جستجوی تصاویر با متن
  • 45. Fine-tuning مدل‌های تولید متن برای توصیف تصویر
  • 46. Fine-tuning مدل‌های تولید متن برای پاسخ به سوالات تصویری
  • 47. Fine-tuning مدل‌های تولید تصویر برای تولید تصاویر مطابق با متن
  • 48. تنظیم دقیق پارامترهای تولید تصویر
  • 49. کنترل سبک و جزئیات در تولید تصویر
  • 50. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques) در تولید تصویر
  • 51. کنترل خلاقیت در تولید تصویر
  • 52. ارزیابی کیفیت تطابق متن-تصویر
  • 53. معیارهای ارزیابی خودکار (Automatic Evaluation Metrics)
  • 54. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی
  • 55. معیارهای مبتنی بر دقت توصیف
  • 56. معیارهای ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 57. طراحی سناریوهای ارزیابی انسانی
  • 58. جمع‌آوری بازخورد انسانی
  • 59. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 60. شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 61. بهبود مدل بر اساس بازخورد
  • 62. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های توصیف تصویر
  • 63. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های جستجوی تصویری
  • 64. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تولید محتوای بصری
  • 65. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تعاملی متن-تصویر
  • 66. مسائل اخلاقی در تولید محتوای متن-تصویر
  • 67. سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 68. تولید محتوای نامناسب
  • 69. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
  • 70. چارچوب‌های قانونی و شرعی در تولید محتوا
  • 71. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها
  • 72. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها (در صورت ارتباط با داده یا پردازش)
  • 73. استانداردهای حریم خصوصی داده‌ها
  • 74. اصول اخلاق حرفه‌ای در حوزه فناوری اطلاعات
  • 75. ملاحظات مربوط به حمایت از خانواده در تولید محتوا
  • 76. پرهیز از ترویج الگوهای پوششی غیرشرعی
  • 77. پرهیز از توهین به مقدسات و نمادهای دینی
  • 78. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
  • 79. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
  • 80. پرهیز از محتوای براندازانه یا اهانت‌آمیز به نظام
  • 81. پرهیز از آموزش فعالیت‌های مخرب سایبری
  • 82. پرهیز از آموزش ساخت سلاح و خشونت
  • 83. پرهیز از ترویج پولشویی و فرار مالیاتی
  • 84. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
  • 85. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
  • 86. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning
  • 87. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 88. مدیریت حافظه در طول آموزش
  • 89. استفاده از سخت‌افزارهای محاسباتی مناسب
  • 90. توزیع آموزش بر روی چندین پردازنده گرافیکی
  • 91. چالش‌های Fine-tuning در مقیاس بزرگ
  • 92. بررسی معماری‌های جدید در حوزه تطابق متن-تصویر
  • 93. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی و تصویری
  • 94. توسعه مدل‌های مولد متن-تصویر با قابلیت‌های پیشرفته
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع خلاق با رعایت چارچوب‌های شرعی
  • 96. نوآوری در تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
  • 97. پتانسیل مدل‌های زبانی در ارتقاء آموزش مجازی
  • 98. تطبیق‌پذیری مدل‌ها با نیازهای بومی و فرهنگی
  • 99. پایان‌نامه: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تطابق متن-تصویر با رویکرد PEFT
  • 100. پروژه عملی: Fine-tuning مدل زبانی برای تولید توصیف تصویر با جزئیات دقیق

📚 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.