, ,

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

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 Persona Modeling

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. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و معماری‌های چندوجهی
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 4. مفاهیم پایه در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 5. اهمیت سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 6. مبانی مدل‌سازی شخصیت (Persona Modeling)
  • 7. معماری‌های چندوجهی (Multi-Modal Architectures)
  • 8. ترکیب متن و سایر مدالیته‌ها در مدل‌های زبانی
  • 9. روش‌های مختلف Fine-tuning برای مدل‌های زبانی
  • 10. تنظیم دقیق پارامترهای مدل‌های زبانی
  • 11. بهینه‌سازی فرایند Fine-tuning
  • 12. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 13. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 14. برچسب‌گذاری داده‌ها برای سفارشی‌سازی لحن
  • 15. استفاده از داده‌های با کیفیت برای Fine-tuning
  • 16. فریم‌ورک‌ها و ابزارهای رایج برای Fine-tuning
  • 17. TensorFlow و PyTorch برای Fine-tuning
  • 18. کتابخانه‌های تخصصی برای مدل‌سازی زبانی
  • 19. Hugging Face Transformers و کار با آن
  • 20. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 21. روش‌های Fine-tuning مبتنی بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 22. Fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
  • 23. کاربرد Fine-tuning در تولید متن
  • 24. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 25. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 26. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات
  • 27. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 28. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 29. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 30. Fine-tuning برای مدل‌سازی موضوعی
  • 31. Fine-tuning برای تولید گفتمان
  • 32. Fine-tuning برای تشخیص لحن و سبک
  • 33. مبانی مدل‌سازی شخصیت در مدل‌های زبانی
  • 34. طراحی شخصیت‌های مجازی
  • 35. تخصیص شخصیت به متن تولید شده
  • 36. مدل‌سازی شخصیت‌های متعارض
  • 37. مدل‌سازی شخصیت‌های پویا
  • 38. مدیریت چندین شخصیت در یک مدل
  • 39. معماری‌های Multi-Modal Persona Modeling
  • 40. ادغام متن و تصویر در مدل‌سازی شخصیت
  • 41. ادغام متن و صدا در مدل‌سازی شخصیت
  • 42. ادغام متن و ویدئو در مدل‌سازی شخصیت
  • 43. چالش‌های معماری‌های چندوجهی
  • 44. روش‌های یادگیری چندوجهی
  • 45. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
  • 46. تنظیم دقیق برای شخصیت‌های چندوجهی
  • 47. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 48. معیارهای ارزیابی کمی مدل‌های زبانی
  • 49. معیارهای ارزیابی کیفی مدل‌های زبانی
  • 50. ارزیابی لحن و سبک در متن تولید شده
  • 51. ارزیابی انسجام و منطق در متن
  • 52. ارزیابی خلاقیت و نوآوری در متن
  • 53. ارزیابی تعصبات (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 54. روش‌های شناسایی و کاهش تعصبات
  • 55. مسائل اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 56. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 57. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 58. کاربردهای پیشرفته Fine-tuning
  • 59. Fine-tuning برای ربات‌های چت و دستیارهای مجازی
  • 60. Fine-tuning برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. Fine-tuning برای آموزش و یادگیری
  • 62. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
  • 63. Fine-tuning برای بازی‌سازی
  • 64. Fine-tuning برای تحقیقات علمی
  • 65. Fine-tuning برای کاربردهای صنعتی
  • 66. Fine-tuning برای خدمات مشتریان
  • 67. Fine-tuning برای توسعه نرم‌افزار
  • 68. Fine-tuning برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 69. Fine-tuning برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 70. Fine-tuning برای درک عمیق زبان
  • 71. Fine-tuning برای تولید زبان طبیعی خلاقانه
  • 72. Fine-tuning برای مدل‌سازی دانش
  • 73. Fine-tuning برای استدلال زبانی
  • 74. Fine-tuning برای فهم زمینه (Context)
  • 75. Fine-tuning برای درک مفاهیم انتزاعی
  • 76. Fine-tuning برای تولید زبان با ویژگی‌های خاص
  • 77. Fine-tuning برای شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 78. Fine-tuning برای ایجاد ارتباطات معنادار
  • 79. Fine-tuning برای شبیه‌سازی مکالمات انسانی
  • 80. Fine-tuning برای تشخیص نیات (Intent Detection)
  • 81. Fine-tuning برای مدیریت جریان مکالمه
  • 82. Fine-tuning برای تولید پاسخ‌های مرتبط و مفید
  • 83. Fine-tuning برای درک و تولید زبان رسمی
  • 84. Fine-tuning برای درک و تولید زبان غیررسمی
  • 85. Fine-tuning برای تنظیم سطح پیچیدگی زبان
  • 86. Fine-tuning برای ایجاد لحن‌های متنوع (جدی، شوخ، همدلانه)
  • 87. Fine-tuning برای حفظ ثبات شخصیت در طول مکالمه
  • 88. Fine-tuning برای انعطاف‌پذیری در پاسخگویی
  • 89. Fine-tuning برای درک و پاسخ به سوالات پیچیده
  • 90. Fine-tuning برای تولید متن با هدف خاص (اطلاع‌رسانی، متقاعدسازی)
  • 91. Fine-tuning برای انطباق با استانداردهای فرهنگی و اجتماعی
  • 92. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی مؤثر
  • 93. Fine-tuning برای پشتیبانی از زبان فارسی
  • 94. Fine-tuning برای مدل‌سازی شخصیت‌های ایرانی-اسلامی
  • 95. Fine-tuning برای تولید متن مطابق با ارزش‌های خانواده ایرانی
  • 96. Fine-tuning برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 97. Fine-tuning برای انطباق با مقررات فضای مجازی کشور

📚 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 Persona Modeling”

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

پیمایش به بالا