سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد LLMs در تسهیل توسعه‌ی نسل جدید مواد

کتاب کاربرد LLMs در تسهیل توسعه‌ی نسل جدید مواد

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 کاربرد LLMs در تسهیل توسعه‌ی نسل جدید مواد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
  • 3. مفاهیم بنیادی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 4. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 5. توکن‌سازی و ساخت واژگان در LLMs
  • 6. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings) و نمایش معنایی
  • 7. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: داده‌ها و روش‌ها
  • 9. نظارت شده، نیمه‌نظارت شده و بدون نظارت در LLMs
  • 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 13. مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
  • 14. تولید متن و کاربردهای آن
  • 15. اصول مدل‌سازی مولد پیشرفته
  • 16. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در NLP
  • 17. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 18. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
  • 19. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 20. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 21. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 22. انواع روش‌های خلاصه‌سازی
  • 23. خلاصه‌سازی استخراجی و انتزاعی
  • 24. LLMs و پرسش و پاسخ
  • 25. انواع سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 26. معماری‌های نوین برای پرسش و پاسخ
  • 27. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 28. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای ترجمه
  • 29. چالش‌ها و پیشرفت‌ها در ترجمه ماشینی
  • 30. LLMs و تحلیل احساسات
  • 31. تشخیص احساسات در متن
  • 32. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
  • 33. LLMs و دسته‌بندی متن
  • 34. روش‌های دسته‌بندی متن با LLMs
  • 35. کاربرد در حوزه‌های مختلف
  • 36. LLMs و درک مطلب
  • 37. ارزیابی درک مطلب با LLMs
  • 38. توسعه سیستم‌های درک مطلب پیشرفته
  • 39. LLMs و تولید کد
  • 40. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
  • 41. تولید کد از توضیحات زبان طبیعی
  • 42. LLMs و کشف دانش
  • 43. استخراج دانش از متون علمی
  • 44. کاربرد در پژوهش و توسعه مواد
  • 45. اصول و مفاهیم علم مواد
  • 46. طبقه‌بندی مواد و خواص آن‌ها
  • 47. ساختار بلوری و میکروساختار مواد
  • 48. خواص مکانیکی مواد
  • 49. خواص حرارتی مواد
  • 50. خواص الکتریکی و مغناطیسی مواد
  • 51. خواص نوری مواد
  • 52. خواص شیمیایی و خوردگی مواد
  • 53. روش‌های شناسایی و مشخصه‌یابی مواد
  • 54. میکروسکوپی و طیف‌سنجی در علم مواد
  • 55. شبیه‌سازی و مدل‌سازی در علم مواد
  • 56. مقدمات شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 57. مدل‌سازی اجزای محدود (FEM)
  • 58. کاربرد LLMs در جستجوی ادبیات علمی مواد
  • 59. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات
  • 60. شناسایی روندها و شکاف‌های پژوهشی
  • 61. کاربرد LLMs در پیش‌بینی خواص مواد
  • 62. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص
  • 63. توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 64. کاربرد LLMs در طراحی مواد جدید
  • 65. سیستم‌های طراحی مواد مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 66. بهینه‌سازی طراحی مواد
  • 67. کاربرد LLMs در سنتز و فرآوری مواد
  • 68. پیش‌بینی مسیرهای سنتز
  • 69. بهینه‌سازی پارامترهای فرآوری
  • 70. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های تجربی مواد
  • 71. پردازش و تفسیر داده‌های حاصل از آزمایش‌ها
  • 72. شناسایی الگوها در داده‌های پیچیده
  • 73. کاربرد LLMs در مستندسازی و گزارش‌دهی علمی
  • 74. تولید خودکار بخش‌هایی از گزارش‌ها
  • 75. کمک به نگارش مقالات علمی
  • 76. کاربرد LLMs در آموزش علم مواد
  • 77. تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 78. شبیه‌سازی‌های آموزشی مبتنی بر LLMs
  • 79. LLMs و مسائل اخلاقی در علم مواد
  • 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 81. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 82. چالش‌های آینده LLMs در علم مواد
  • 83. نوآوری‌های آتی و روندهای پیش رو
  • 84. توسعه مدل‌های تخصصی‌تر برای علم مواد
  • 85. ادغام LLMs با سایر ابزارهای هوش مصنوعی
  • 86. کاربرد LLMs در توسعه مواد هوشمند
  • 87. مواد با قابلیت پاسخ‌دهی به محرک‌ها
  • 88. طراحی مواد نانو
  • 89. کاربرد LLMs در توسعه مواد زیست‌سازگار
  • 90. مواد برای کاربردهای پزشکی و پیوند
  • 91. کاربرد LLMs در توسعه مواد پایدار و سبز
  • 92. مواد با اثرات زیست‌محیطی کمتر
  • 93. فناوری‌های نوین مواد و نقش LLMs
  • 94. مواد پیشرفته برای انرژی و ذخیره‌سازی
  • 95. مواد برای حوزه سلامت و پزشکی
  • 96. مواد برای صنعت هوافضا و دفاع
  • 97. کاربرد LLMs در مدیریت چرخه عمر مواد
  • 98. از طراحی تا بازیافت
  • 99. تحلیل اثرات زیست‌محیطی مواد با LLMs
  • 100. مخاطرات و فرصت‌های آینده

📚 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.