, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 Robustness

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 معماری Multi-Modal Robustness
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 4. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 5. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 7. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 8. مفاهیم اولیه fine-tuning
  • 9. اهمیت fine-tuning برای سفارشی‌سازی مدل
  • 10. انواع fine-tuning: full fine-tuning و parameter-efficient fine-tuning
  • 11. روش‌های parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
  • 12. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 13. QLoRA (Quantized LoRA)
  • 14. Adapter-based fine-tuning
  • 15. Prefix Tuning
  • 16. Prompt Tuning
  • 17. P-Tuning
  • 18. آشنایی با مجموعه داده‌های fine-tuning
  • 19. استراتژی‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
  • 20. تطبیق لحن مدل با داده‌های سفارشی
  • 21. معیارهای ارزیابی fine-tuning
  • 22. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 23. ارزیابی دستی و خودکار لحن مدل
  • 24. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای fine-tuning
  • 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 27. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 28. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 30. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 31. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 32. Dropout
  • 33. Weight Decay
  • 34. Early Stopping
  • 35. Fine-tuning برای وظایف خاص تولید متن
  • 36. تولید متن خلاقانه با لحن مشخص
  • 37. تولید متن خبری با لحن رسمی
  • 38. تولید متن علمی با لحن دقیق
  • 39. تولید متن ادبی با لحن هنری
  • 40. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 41. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 42. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات
  • 43. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 44. Fine-tuning برای تحلیل احساسات
  • 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
  • 46. مبانی مدل‌های چندوجهی
  • 47. ترکیب داده‌های متنی و غیرمتنی
  • 48. Fine-tuning مدل‌های زبانی با تصاویر
  • 49. Fine-tuning مدل‌های زبانی با صدا
  • 50. Fine-tuning مدل‌های زبانی با ویدئو
  • 51. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 52. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 53. پاسخ به سوالات تصویری (Visual Question Answering)
  • 54. تولید محتوای چندوجهی
  • 55. Fine-tuning برای مدل‌های Multi-Modal Robustness
  • 56. مفهوم Robustness در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. چالش‌های Robustness در مدل‌های چندوجهی
  • 58. تکنیک‌های افزایش Robustness
  • 59. Augmentationهای چندوجهی
  • 60. Adversarial Training برای مدل‌های چندوجهی
  • 61. Fine-tuning با داده‌های نویزی
  • 62. ارزیابی Robustness مدل‌های چندوجهی
  • 63. سناریوهای حمله و دفاع برای مدل‌های چندوجهی
  • 64. کاربردهای عملی مدل‌های Multi-Modal Robustness
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی
  • 66. دستیاران مجازی هوشمند
  • 67. سیستم‌های نظارت و تحلیل خودکار
  • 68. مدل‌سازی رفتار کاربر در محیط‌های چندوجهی
  • 69. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 70. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 71. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 72. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
  • 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 74. چارچوب‌های قانونی و شرعی در تولید محتوا
  • 75. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 76. موازین شرعی در تولید و انتشار محتوا
  • 77. اصول اخلاقی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 78. تطبیق fine-tuning با الزامات قانونی ایران
  • 79. خودداری از تولید محتوای ممنوع مطلق
  • 80. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد رسمی
  • 81. اصول طراحی دوره‌های آموزشی آنلاین در ایران
  • 82. استانداردهای زبانی و سبکی در محتوای آموزشی
  • 83. استفاده از واژگان علمی و محترمانه
  • 84. حذف مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
  • 85. جایگزینی مفاهیم غیرسازگار با معادل‌های مناسب
  • 86. مثال‌هایی از fine-tuning سازگار با قوانین ایران
  • 87. fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی دینی
  • 88. fine-tuning برای تولید متون حقوقی و اقتصادی اسلامی
  • 89. fine-tuning برای سیستم‌های راهنما و پشتیبانی مشتری
  • 90. fine-tuning برای ابزارهای کمک آموزشی
  • 91. fine-tuning برای تحلیل داده‌های اجتماعی و فرهنگی
  • 92. fine-tuning برای سیستم‌های مدیریت دانش سازمانی
  • 93. fine-tuning برای ابزارهای خلاقانه با رویکرد اسلامی
  • 94. fine-tuning برای مدل‌های زبانی با هدف آموزش زبان فارسی
  • 95. fine-tuning برای پردازش زبان فارسی در حوزه‌های تخصصی
  • 96. fine-tuning برای توسعه ابزارهای هوشمند مبتنی بر فرهنگ ایرانی
  • 97. fine-tuning برای مدل‌های زبانی با رویکرد تقویت هویت ملی
  • 98. fine-tuning برای سیستم‌های هوشمند در حوزه گردشگری فرهنگی
  • 99. fine-tuning برای ابزارهای کمک به پژوهشگران علوم انسانی
  • 100. fine-tuning برای مدل‌های زبانی در حوزه تاریخ و تمدن ایران

📚 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 Robustness”

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

پیمایش به بالا