کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Discourse-Aware Language Modeling
, ,

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Discourse-Aware Language Modeling

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000108840 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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 Discourse-Aware Language 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. مبانی مدل‌های زبانی و معماری‌های پیشرفته
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آگاه از گفتمان (Discourse-Aware)
  • 3. فهم ساختار و روابط در متن
  • 4. شناخت عناصر گفتمان در مدل‌سازی زبانی
  • 5. پردازش زبان طبیعی و اهمیت آن در مدل‌های زبانی
  • 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 7. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 8. مدل‌سازی آماری زبان و مفاهیم کلیدی
  • 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
  • 10. مزایا و معایب مدل‌های N-gram
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 14. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 15. معماری ترنسفورمر (Transformer) و مکانیزم توجه (Attention)
  • 16. خود-توجهی (Self-Attention) و انواع آن
  • 17. پردازش موازی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 18. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 19. معرفی مدل‌های GPT و BERT
  • 20. تفاوت‌های کلیدی بین GPT و BERT
  • 21. Fine-tuning چیست و چرا مهم است؟
  • 22. مبانی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 23. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 24. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 25. روش‌های بهینه‌سازی در Fine-tuning
  • 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 27. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 28. مدیریت داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
  • 29. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سفارشی
  • 30. برچسب‌گذاری داده‌ها و کیفیت آن
  • 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 32. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 33. معیارهای ارزیابی متداول در پردازش زبان طبیعی
  • 34. شاخص‌های ارزیابی برای وظایف زبانی خاص
  • 35. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
  • 36. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 37. تولید متن خلاقانه و داستانی
  • 38. تولید متن خبری و تحلیلی
  • 39. تولید متن فنی و علمی
  • 40. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 41. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 42. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 43. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
  • 44. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 45. مبانی ترجمه ماشینی عصبی
  • 46. بهبود ترجمه ماشینی با Fine-tuning
  • 47. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 48. مدل‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
  • 49. Fine-tuning برای درک مطلب
  • 50. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 51. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
  • 52. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 53. تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 54. Fine-tuning برای وظایف استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 55. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 56. استخراج روابط (Relation Extraction)
  • 57. Fine-tuning برای وظایف تولید دیالوگ و چت‌بات
  • 58. طراحی و توسعه چت‌بات‌های مکالمه‌ای
  • 59. مدیریت حالت در مکالمات
  • 60. Fine-tuning برای لحن مدل‌های زبانی (Tone Adaptation)
  • 61. شناخت انواع لحن در متن
  • 62. تکنیک‌های Fine-tuning برای تعدیل لحن
  • 63. تولید متن با لحن رسمی و اداری
  • 64. تولید متن با لحن دوستانه و غیررسمی
  • 65. تولید متن با لحن آموزشی و علمی
  • 66. تولید متن با لحن ترغیبی و تبلیغی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 67. تولید متن با لحن ادبی و هنری (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 68. Fine-tuning با استفاده از داده‌های محدود (Few-shot Learning)
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در Fine-tuning
  • 70. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
  • 71. طراحی پرسش‌های مؤثر برای Fine-tuning
  • 72. بهینه‌سازی Prompt برای وظایف خاص
  • 73. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 74. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های بسیار بزرگ
  • 75. روش‌های کارآمد برای Fine-tuning LLMs
  • 76. Fine-tuning با استفاده از تکنیک LoRA
  • 77. Fine-tuning با استفاده از تکنیک QLoRA
  • 78. Fine-tuning برای کاربردهای سازمانی و صنعتی
  • 79. کاربرد Fine-tuning در تولید محتوای آموزشی
  • 80. کاربرد Fine-tuning در سیستم‌های پشتیبانی مشتری
  • 81. کاربرد Fine-tuning در تحلیل داده‌های متنی
  • 82. کاربرد Fine-tuning در بهبود رابط‌های کاربری زبانی
  • 83. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 84. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب و مضر
  • 85. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
  • 86. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های Fine-tuned
  • 87. آیندهٔ Fine-tuning و مدل‌های زبانی آگاه از گفتمان
  • 88. روندهای نوظهور در Fine-tuning
  • 89. توسعهٔ مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر گفتمان
  • 90. نقش Fine-tuning در هوشمندسازی فراگیر
  • 91. جمع‌بندی مباحث و مسیرهای پیش رو

📚 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 Discourse-Aware Language Modeling”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا