سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Context-Aware Language Modeling

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Context-Aware Language Modeling

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 Context-Aware Language Modeling

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 معماری‌های آن‌ها
  • 2. مبانی معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 3. انواع مدل‌های زبانی: GPT، BERT، T5 و غیره
  • 4. مفهوم و اهمیت سفارشی‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 5. تفاوت Fine-tuning با Pre-training
  • 6. معماری Multi-Modal Context-Aware Language Modeling
  • 7. کاربرد داده‌های چندرسانه‌ای در مدل‌های زبانی
  • 8. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 9. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 10. مجموعه‌داده‌های زبانی و استانداردهای آن‌ها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای Fine-tuning
  • 12. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 13. توکن‌سازی و انواع آن
  • 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 15. مفاهیم پیشرفته‌تر بردارسازی: Word2Vec، GloVe، FastText
  • 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر بردار (Contextual Embeddings)
  • 17. BERT و مدل‌های مبتنی بر Encoder
  • 18. GPT و مدل‌های مبتنی بر Decoder
  • 19. مدل‌های Encoder-Decoder (مانند T5)
  • 20. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 21. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 22. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 23. اندازه دسته‌بندی (Batch Size) و تأثیر آن
  • 24. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 25. استراتژی‌های بهینه‌سازی (Optimizers)
  • 26. توابع زیان (Loss Functions)
  • 27. روش‌های تنظیم مدل (Regularization Techniques)
  • 28. تنظیم لحن (Tone Adjustment) در مدل‌های زبانی
  • 29. اهمیت لحن در ارتباطات نوشتاری
  • 30. شناسایی و دسته‌بندی لحن‌های مختلف
  • 31. تکنیک‌های Fine-tuning برای تنظیم لحن
  • 32. استفاده از داده‌های برچسب‌دار لحن
  • 33. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی برای لحن
  • 34. Fine-tuning برای لحن رسمی و اداری
  • 35. Fine-tuning برای لحن غیررسمی و دوستانه
  • 36. Fine-tuning برای لحن علمی و تخصصی
  • 37. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی و بازاریابی
  • 38. Fine-tuning برای لحن داستانی و ادبی
  • 39. Fine-tuning برای لحن خبری و تحلیلی
  • 40. Fine-tuning برای لحن پاسخگویی و پشتیبانی
  • 41. Fine-tuning برای لحن آموزشی و تدریسی
  • 42. Fine-tuning برای لحن طنز و شوخ‌طبعی (با احتیاط)
  • 43. Fine-tuning برای لحن همدلانه و حمایتی
  • 44. Fine-tuning برای لحن اقناع‌کننده
  • 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal
  • 46. ادغام داده‌های متنی و تصویری
  • 47. ادغام داده‌های متنی و صوتی
  • 48. ادغام داده‌های متنی و ویدئویی
  • 49. مبانی مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 50. معماری‌های ادغام (Fusion Architectures)
  • 51. روش‌های Fine-tuning برای مدل‌های چندوجهی
  • 52. تنظیم لحن با استفاده از داده‌های چندرسانه‌ای
  • 53. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های تولید متن
  • 54. تولید متن با لحن دلخواه
  • 55. تولید پاسخ‌های متنی سفارشی
  • 56. تولید محتوای آموزشی سفارشی
  • 57. تولید محتوای بازاریابی سفارشی
  • 58. تولید محتوای داستانی سفارشی
  • 59. تولید خلاصه‌سازی متن با لحن خاص
  • 60. تولید ترجمه ماشینی با لحن مناسب
  • 61. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های درک مطلب
  • 62. بهبود درک مطلب برای متون خاص
  • 63. شناسایی احساسات در متون (Sentiment Analysis)
  • 64. تحلیل لحن در متون
  • 65. استخراج اطلاعات (Information Extraction) با لحن سفارشی
  • 66. پاسخ به پرسش (Question Answering) با لحن مناسب
  • 67. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 69. معیارهای ارزیابی لحن
  • 70. ارزیابی انسان‌محور (Human Evaluation)
  • 71. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 72. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 73. Overfitting و Underfitting
  • 74. Bias در مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
  • 75. امنیت و حریم خصوصی در Fine-tuning
  • 76. هزینه‌های محاسباتی Fine-tuning
  • 77. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته Fine-tuning
  • 79. Transfer Learning و Fine-tuning
  • 80. Few-shot و Zero-shot Learning
  • 81. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)
  • 82. LoRA و QLoRA
  • 83. Adapter-based Fine-tuning
  • 84. Prompt Tuning
  • 85. تکنیک‌های ارزیابی و رفع اشکال مدل‌های Fine-tuned
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies) در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 87. کاربرد Fine-tuning در صنعت
  • 88. کاربرد Fine-tuning در آموزش
  • 89. کاربرد Fine-tuning در پژوهش
  • 90. آینده Fine-tuning و مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی Fine-tuned
  • 92. اصول و مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 94. شفافیت در عملکرد مدل‌های زبانی
  • 95. حفظ کرامت انسانی در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. راهنمایی‌ها و چارچوب‌های قانونی مرتبط در جمهوری اسلامی ایران
  • 97. مقالات و پژوهش‌های داخلی در زمینه مدل‌های زبانی و Fine-tuning
  • 98. منابع و ابزارهای متن‌باز برای Fine-tuning
  • 99. نکات کاربردی برای پیاده‌سازی Fine-tuning
  • 100. چالش‌های فنی در Fine-tuning مدل‌های بزرگ

📚 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.