, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 Affective Computing

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 3. پردازش زبان طبیعی مقدماتی
  • 4. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 5. نمایش کلمات: Word Embeddings
  • 6. یادگیری نمایش‌های متنی عمیق
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT)
  • 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (GPT)
  • 9. مقدمه‌ای بر Multi-Modal Affective Computing
  • 10. شناخت احساسات در متن
  • 11. شناخت احساسات در تصاویر
  • 12. شناخت احساسات در صدا
  • 13. ترکیب اطلاعات چندوجهی برای درک احساسات
  • 14. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 15. کاربرد Fine-tuning در سفارشی‌سازی لحن
  • 16. مقدمه بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 17. انواع Fine-tuning: Full Fine-tuning
  • 18. انواع Fine-tuning: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 19. روش‌های PEFT: LoRA
  • 20. روش‌های PEFT: Adapter Tuning
  • 21. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
  • 22. روش‌های PEFT: Prompt Tuning
  • 23. انتخاب استراتژی Fine-tuning مناسب
  • 24. آماده‌سازی مجموعه داده برای Fine-tuning
  • 25. برچسب‌گذاری داده‌های احساسی
  • 26. ایجاد مجموعه داده‌های لحن خاص
  • 27. اهمیت کیفیت داده در Fine-tuning
  • 28. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های لحن
  • 29. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
  • 31. تکنیک‌های افزایش داده برای داده‌های چندوجهی
  • 32. معماری‌های مدل زبانی برای Fine-tuning
  • 33. انتخاب مدل پایه مناسب (Base Model)
  • 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 35. متریک‌های ارزیابی درک احساسات
  • 36. متریک‌های ارزیابی تولید متن
  • 37. متریک‌های ارزیابی مولتی‌مودال
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق
  • 40. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 41. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 42. تنظیم تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 43. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 44. Dropou
  • 45. Weight Decay
  • 46. Early Stopping
  • 47. پیاده‌سازی Fine-tuning با PyTorch
  • 48. پیاده‌سازی Fine-tuning با TensorFlow
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face
  • 50. مدیریت منابع محاسباتی (GPU)
  • 51. نکات عملی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 52. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Fine-tuned
  • 53. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های Fine-tuned
  • 54. شناخت عوامل تأثیرگذار بر لحن مدل
  • 55. تحلیل خروجی مدل Fine-tuned
  • 56. مقایسه لحن مدل پایه و مدل Fine-tuned
  • 57. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن رسمی
  • 58. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن دوستانه
  • 59. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن حرفه‌ای
  • 60. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن آموزشی
  • 61. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن خلاقانه
  • 62. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن داستانی
  • 63. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن خبری
  • 64. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن علمی
  • 65. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن مذهبی (با رعایت چارچوب)
  • 66. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن اخلاقی
  • 67. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن حقوقی
  • 68. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن اقتصادی
  • 69. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن پزشکی
  • 70. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن روانشناختی
  • 71. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ادبی
  • 72. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن طنز
  • 73. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن انتقادی (سازنده)
  • 74. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن تشویق‌کننده
  • 75. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن همدلانه
  • 76. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن قاطع
  • 77. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن محتاطانه
  • 78. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن صمیمانه
  • 79. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن رسمی اداری
  • 80. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن غیررسمی
  • 81. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ساده
  • 82. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن پیچیده
  • 83. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن متعادل
  • 84. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن پویا
  • 85. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ایستا
  • 86. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن مثبت
  • 87. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن منفی
  • 88. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن خنثی
  • 89. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن هیجانی
  • 90. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن منطقی
  • 91. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن تخیلی
  • 92. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن واقع‌گرایانه
  • 93. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن انگیزشی
  • 94. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن تشویق به علم و دانش
  • 95. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج سبک زندگی اسلامی
  • 96. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج خانواده ایرانی-اسلامی
  • 97. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج فرهنگ ایثار و شهادت
  • 98. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج اخلاق حسنه
  • 99. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج خودباوری و پیشرفت علمی
  • 100. کاربرد Fine-tuning در ایجاد لحن ترویج وحدت ملی و انسجام اسلامی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Affective Computing”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا