, ,

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

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 Privacy

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. مقدمه و مفاهیم پایه مدل‌های زبانی
  • 2. آشنایی با معماری‌های مدل‌های زبانی
  • 3. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 4. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 5. انواع مدل‌های زبانی و تاریخچه آن‌ها
  • 6. توکن‌سازی و بردارسازی در مدل‌های زبانی
  • 7. مفاهیم Embeddings و Word2Vec
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 9. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی (GRU)
  • 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 12. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 13. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 14. انواع روش‌های Fine-tuning
  • 15. Fine-tuning با داده‌های برچسب‌دار
  • 16. Fine-tuning با داده‌های بدون برچسب
  • 17. تنظیم پارامترهای مدل در Fine-tuning
  • 18. انواع بهینه‌سازها در یادگیری عمیق
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 20. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 21. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 22. نظارت بر فرآیند آموزش (Monitoring)
  • 23. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 24. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 25. روش‌های تنظیم‌گری (Early Stopping)
  • 26. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 27. دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 28. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 29. Perplexity در مدل‌های زبانی
  • 30. ارزیابی مدل‌های زبانی چندوجهی (Multi-Modal)
  • 31. مبانی مدل‌های چندوجهی
  • 32. ترکیب متن و تصویر در مدل‌های زبانی
  • 33. ترکیب متن و صدا در مدل‌های زبانی
  • 34. معماری‌های چندوجهی (ViT, CLIP)
  • 35. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
  • 36. تنظیم لحن در مدل‌های زبانی
  • 37. مبانی لحن و سبک در ارتباطات
  • 38. شناسایی لحن در متن
  • 39. تکنیک‌های سفارشی‌سازی لحن
  • 40. Fine-tuning برای لحن رسمی
  • 41. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
  • 42. Fine-tuning برای لحن علمی
  • 43. Fine-tuning برای لحن تبلیغاتی (با رعایت موازین)
  • 44. Fine-tuning برای لحن آموزشی
  • 45. مبانی حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 46. مفاهیم حفظ حریم خصوصی
  • 47. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 48. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 49. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 50. کاربرد حریم خصوصی در Fine-tuning
  • 51. Fine-tuning با حفظ حریم خصوصی
  • 52. تکنیک‌های Multi-Modal Privacy
  • 53. حفظ حریم خصوصی در ترکیب داده‌ها
  • 54. ارزیابی حریم خصوصی مدل‌های چندوجهی
  • 55. پیاده‌سازی Fine-tuning با چارچوب‌های استاندارد
  • 56. استفاده از TensorFlow برای Fine-tuning
  • 57. استفاده از PyTorch برای Fine-tuning
  • 58. کتابخانه‌های تخصصی Fine-tuning
  • 59. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 60. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 61. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
  • 62. تولید متن با لحن دلخواه
  • 63. خلاصه‌سازی متن با لحن مشخص
  • 64. ترجمه ماشینی با حفظ لحن
  • 65. پاسخ‌گویی به سوالات با لحن مناسب
  • 66. تحلیل احساسات با در نظر گرفتن لحن
  • 67. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
  • 68. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب
  • 69. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
  • 70. تولید آزمون و تمرین با لحن آموزشی
  • 71. ارزیابی پیشرفت دانش‌آموزان با مدل‌های زبانی
  • 72. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 73. شفافیت در استفاده از مدل‌های سفارشی‌شده
  • 74. مسئولیت‌پذیری در خروجی مدل
  • 75. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 76. تکنیک‌های کاهش سوگیری
  • 77. کاربرد مدل‌های زبانی در کسب‌وکار (با رعایت موازین)
  • 78. خدمات مشتریان با لحن مناسب
  • 79. بازاریابی محتوا با رعایت چارچوب‌های شرعی
  • 80. تحلیل بازار و رقبا با رویکرد علمی
  • 81. مدیریت دانش سازمانی
  • 82. کاربرد مدل‌های زبانی در علوم اسلامی (با رویکرد رسمی)
  • 83. تحلیل متون دینی با رویکرد علمی
  • 84. کمک به استخراج احکام شرعی (با نظارت فقهی)
  • 85. تولید محتوای آموزشی در حوزه معارف اسلامی
  • 86. مبانی تولید محتوای دیجیتال مطابق قوانین ایران
  • 87. چارچوب‌های شرعی در محتوای آموزشی
  • 88. مقررات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 89. استانداردهای زبانی و سبکی محتوای آموزشی
  • 90. ارزیابی انطباق محتوا با الزامات قانونی
  • 91. ملاحظات فنی در استقرار مدل‌های Fine-tuned
  • 92. بهینه‌سازی مدل برای اجرا
  • 93. مدیریت منابع سخت‌افزاری
  • 94. ارزیابی عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 95. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 96. آینده پژوهی در حوزه مدل‌های زبانی و Fine-tuning
  • 97. روندهای جدید در معماری‌های مدل‌های زبانی
  • 98. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های Fine-tuning
  • 99. توسعه مدل‌های چندوجهی پیشرفته‌تر
  • 100. نوآوری‌ها در حوزه حفظ حریم خصوصی مدل‌ها

📚 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 Privacy”

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

پیمایش به بالا