سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر توجه در شبکه

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر توجه در شبکه

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و مبتنی بر توجه در شبکه

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 معماری ترنسفورمر
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
  • 3. مکانیسم توجه خودکار (Self-Attention) و کاربردهای آن
  • 4. توجه چندسر (Multi-Head Attention) و مزایای آن
  • 5. لایه های انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
  • 6. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) و اهمیت آن
  • 7. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 8. توکن‌سازی (Tokenization) و روش‌های مختلف آن
  • 9. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 10. خانواده مدل‌های BERT و معماری آن
  • 11. نحوه استفاده از مدل‌های BERT برای وظایف مختلف
  • 12. مدل‌های GPT و معماری مولد آن
  • 13. کاربرد مدل‌های GPT در تولید متن
  • 14. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 15. فرآیند Fine-tuning و تنظیم هایپرپارامترها
  • 16. انتخاب مجموعه داده مناسب برای Fine-tuning
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 18. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
  • 19. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 20. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
  • 21. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 22. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 23. Fine-tuning برای پرسش و پاسخ
  • 24. Fine-tuning برای تولید متن خلاقانه
  • 25. Fine-tuning برای تصحیح املایی و نگارشی
  • 26. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با رویکرد فقه رسمی)
  • 27. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
  • 28. Fine-tuning برای استخراج مفاهیم اقتصادی اسلامی
  • 29. Fine-tuning برای تولید محتوای تاریخی مستند (با چارچوب رسمی)
  • 30. Fine-tuning برای بهبود سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت حریم خصوصی)
  • 31. Fine-tuning برای تشخیص احساسات در متن (با رویکرد فرهنگی)
  • 32. Fine-tuning برای تولید متون حقوقی (با رعایت قوانین)
  • 33. Fine-tuning مدل‌های زبانی با استفاده از LoRA
  • 34. روش‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 35. آشنایی با تکنیک‌های Quantization
  • 36. استفاده از QLoRA برای Fine-tuning کارآمد
  • 37. Fine-tuning مدل‌های بزرگ با منابع محدود
  • 38. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 39. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 40. انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی
  • 41. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 42. اشکالات رایج در Fine-tuning و راهکارهای آن
  • 43. مدیریت Overfitting و Underfitting
  • 44. تنظیم Learning Rate و زمان آموزش
  • 45. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 46. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 47. نیاز به منابع محاسباتی بالا
  • 48. مدیریت حافظه در طول آموزش
  • 49. نکات فنی برای Fine-tuning موفق
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های محبوب (Hugging Face Transformers)
  • 51. تنظیم محیط توسعه برای Fine-tuning
  • 52. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Fine-tuned
  • 53. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 54. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 55. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 56. پیش‌داوری‌ها (Bias) در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
  • 57. شناسایی و کاهش Bias در داده‌های آموزشی
  • 58. تکنیک‌های تنظیم مدل برای کاهش Bias
  • 59. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای سبک‌های نوشتاری خاص
  • 60. دستیابی به سبک رسمی و اداری
  • 61. دستیابی به سبک علمی و دانشگاهی
  • 62. دستیابی به سبک محاوره‌ای (با رعایت حدود شرعی)
  • 63. دستیابی به سبک ادبی و هنری (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 64. Fine-tuning برای تولید محتوای داستانی (با رعایت موازین)
  • 65. Fine-tuning برای نوشتن شعر (با رعایت چارچوب‌های شرعی و عرفی)
  • 66. Fine-tuning برای تولید سناریوهای آموزشی
  • 67. Fine-tuning برای تولید محتوای تبلیغاتی (با رعایت ضوابط)
  • 68. Fine-tuning برای تولید کپشن شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 69. Fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات متداول (FAQ)
  • 70. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم دینی
  • 71. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه تاریخ اسلام
  • 72. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه اقتصاد اسلامی
  • 73. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه اخلاق اسلامی
  • 74. Fine-tuning برای ایجاد دستیارهای مجازی تخصصی
  • 75. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه بهداشت و سلامت (با چارچوب وزارت بهداشت)
  • 76. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فنی و مهندسی
  • 77. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم پایه
  • 78. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم انسانی (با رویکرد اسلامی)
  • 79. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه هنر (با رعایت چارچوب)
  • 80. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه زبان و ادبیات فارسی
  • 81. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه مطالعات اجتماعی
  • 82. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه کشاورزی
  • 83. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه معماری و شهرسازی
  • 84. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه مدیریت
  • 85. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه حقوق
  • 86. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم سیاسی (با چارچوب رسمی)
  • 87. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه روابط بین‌الملل (با چارچوب رسمی)
  • 88. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه روانشناسی (با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 89. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم تربیتی
  • 90. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه کارآفرینی
  • 91. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه گردشگری (با چارچوب فرهنگی)
  • 92. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه محیط زیست
  • 93. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه انرژی
  • 94. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه حمل و نقل
  • 95. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه ارتباطات
  • 96. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 97. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه هوش مصنوعی
  • 98. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه رباتیک
  • 99. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه فضایی
  • 100. Fine-tuning برای تولید محتوای آموزشی در حوزه نظامی (با چارچوب دفاعی)

📚 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.