سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با ادغام هوشمندانه داده‌ها

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با ادغام هوشمندانه داده‌ها

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد با ادغام هوشمندانه داده‌ها

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 هوش مصنوعی
  • 2. اصول یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 4. آشنایی با مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 5. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
  • 6. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 8. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 9. مراحل آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
  • 10. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری و افزایش داده
  • 12. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
  • 13. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مدل
  • 14. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 15. استفاده از GPU و سخت‌افزارهای محاسباتی
  • 16. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 17. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 18. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 19. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 20. اصول کار با مدل‌های متن به متن (Text-to-Text)
  • 21. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 22. Fine-tuning برای وظایف تولید متن خلاقانه
  • 23. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش
  • 24. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 25. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات
  • 26. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 27. Fine-tuning برای وظایف تولید کد
  • 28. Fine-tuning برای وظایف گفتگومحور (Chatbots)
  • 29. طراحی معماری‌های سفارشی برای Fine-tuning
  • 30. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 31. استفاده از مدل‌های پایه مختلف برای Fine-tuning
  • 32. مقایسه عملکرد مدل‌های Fine-tuned
  • 33. تحلیل خطاها و بهبود مستمر مدل
  • 34. ملاحظات امنیتی در Fine-tuning مدل‌ها
  • 35. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش
  • 36. استفاده از تکنیک‌های حریم خصوصی در داده‌ها
  • 37. Fine-tuning برای مدل‌های چندزبانه
  • 38. چالش‌های Fine-tuning در زبان فارسی
  • 39. کاربرد Fine-tuning در صنعت
  • 40. کاربرد Fine-tuning در آموزش و پرورش
  • 41. کاربرد Fine-tuning در علوم پزشکی
  • 42. کاربرد Fine-tuning در حوزه حقوق
  • 43. کاربرد Fine-tuning در حوزه رسانه
  • 44. کاربرد Fine-tuning در حوزه مالی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 45. کاربرد Fine-tuning در حوزه گردشگری
  • 46. کاربرد Fine-tuning در حوزه فرهنگ و هنر
  • 47. کاربرد Fine-tuning در حوزه پژوهش
  • 48. مبانی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
  • 50. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های Fine-tuned
  • 51. ارزیابی کمی خروجی مدل‌های Fine-tuned
  • 52. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و بهینه‌سازی‌شده
  • 53. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
  • 54. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل
  • 55. استفاده از تکنیک‌های Distillation
  • 56. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های محدود
  • 57. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 58. یادگیری تقویتی برای Fine-tuning
  • 59. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 61. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 62. مدل‌های Encoder-Decoder
  • 63. مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند GPT و BERT)
  • 64. مفاهیم Embeddings و Representation Learning
  • 65. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 66. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
  • 67. Fine-tuning مدل‌های Transformer
  • 68. آموزش مدل از ابتدا (Pre-training)
  • 69. تفاوت Pre-training و Fine-tuning
  • 70. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 71. مدیریت منابع محاسباتی برای Fine-tuning
  • 72. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 73. استفاده از بهینه‌سازهای مختلف (Adam, SGD)
  • 74. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring)
  • 75. ثبت و بازیابی Checkpoints مدل
  • 76. ارزیابی مدل در طول فرآیند آموزش
  • 77. تکنیک‌های Regularization (Dropout, Weight Decay)
  • 78. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
  • 79. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 80. Fine-tuning برای تشخیص لحن (Tone Detection)
  • 81. Fine-tuning برای تولید محتوای اخلاقی و سازنده
  • 82. Fine-tuning برای مدل‌های هوشمند سازمانی
  • 83. ارزیابی و سنجش اعتبار مدل‌های Fine-tuned
  • 84. روش‌های جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 85. اصول طراحی سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 86. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
  • 87. آینده Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 88. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 89. استانداردهای فنی در تولید محتوای آموزشی
  • 90. ملاحظات فرهنگی در Fine-tuning مدل‌ها
  • 91. چارچوب‌های قانونی و شرعی در استفاده از مدل‌ها
  • 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی و کارآمد
  • 93. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی و فناوری
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون دینی (با رعایت چارچوب فقهی)
  • 95. تولید محتوای آموزشی دیجیتال با رویکرد اسلامی
  • 96. اصول تولید محتوای آموزشی در جمهوری اسلامی ایران
  • 97. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری‌های نوین

📚 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.