نام محصول به انگلیسی | دانلود LinkedIn – Foundational Math for Generative AI: Understanding LLMs and Transformers through Practical Applications 2025-2 – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره دانلود LinkedIn: ریاضیات پایه هوشمصنوعی مولد، درک LLM و ترنسفورمرها عملی 2025-2، نرمافزار |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود LinkedIn: ریاضیات پایه هوشمصنوعی مولد، درک LLM و ترنسفورمرها عملی 2025-2، رایگان نرمافزار
دوره «ریاضیات پایه هوشمصنوعی مولد» یکی از دورههای جامع و کاربردی پلتفرم LinkedIn در سال 2025 است که با تمرکز بر مفاهیم LLM و ترنسفورمر، به زبان ساده و بهصورت عملی شما را با ریاضیات پایه و الگوریتمهای پیشرفته آشنا میکند. این دوره شامل ویدیوهای آموزشی، اسلایدهای تعاملی و پروژههای کدنویسی است تا بتوانید از مفاهیم تئوری فراتر رفته و مدلهای مولد را از صفر پیادهسازی کنید.
آنچه دانشجویان خواهند آموخت
- مبانی جبر خطی: ماتریس، بردار، فضای برداری و تجزیه مقادیر منفرد (SVD).
- مکانیک حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینهسازی: مشتق جزئی، گرادیان و شیب نزولی.
- احتمال و آمار: توزیع احتمال، امید ریاضی و کوواریانس برای درک توکنهای زبانی.
- اصول شبکه عصبی و مفهوم الگوریتم بازگشتی: پرسپترون چندلایه و توابع فعالسازی.
- معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه، کلیدها، پرسش و مقادیر (KQV).
- طراحی و پیادهسازی LLM از صفر با استفاده از پایتون و PyTorch.
مزایا و فرصتها
پس از اتمام این دوره، مهارتهای زیر را بهدست میآورید:
- توانایی تجزیه و تحلیل و پیادهسازی مدلهای مولد زبان با تسلط بر ریاضیات پشت صحنه.
- مهارت کدنویسی در محیط PyTorch برای ساخت و آموزش مدلهای ترنسفورمر.
- درک عمیق از چگونگی عملکرد توجه چندسر و بهینهسازی هایپرپارامترها.
- افزایش قابلیت رقابت در موقعیتهای شغلی مرتبط با NLP و هوشمصنوعی.
- مدرک معتبر LinkedIn برای افزودن به پروفایل حرفهای و جذب توجه کارفرمایان.
پیشنیازها
برای دریافت بیشترین بهره از این دوره، داشتن موارد زیر پیشنهاد میشود:
- آشنایی پایه با برنامهنویسی پایتون (توابع، کلاسها و لیستها).
- مفاهیم مقدماتی جبر خطی و آشنایی محدود با ماتریس.
- درک اولیه از مفاهیم آمار و احتمال (احتمال مشروط و توزیعها).
- تمایل به مطالعه و تمرین پروژههای عملی و حل مسئله.
سرفصلها و ساختار دوره
- بخش 1: معرفی دوره و مرور مفاهیم ریاضی ضروری
- بخش 2: جبر خطی و کاربرد آن در شبکههای عصبی
- بخش 3: حساب دیفرانسیل برای بهبود وزنها و گرادیان نزولی
- بخش 4: مبانی احتمال و کدینگ توزیعها
- بخش 5: ساختار ترنسفورمر و مکانیزم Self-Attention
- بخش 6: پیادهسازی یک مدل کوتاهمدت ترنسفورمر از صفر
- بخش 7: آموزش و ارزیابی LLM روی مجموعه داده متنی
- بخش 8: پروژه نهایی – تولید متن و تحلیل نتایج
نمونههای عملی و پروژهها
در هر فصل، با مثالهای زیر روبهرو میشوید:
- محاسبه دستی ضرب ماتریس و بردار برای درک تابع خطی شبکه.
- توسعه کد گرادیان نزولی با استفاده از مشتق جزئی برای یک تابع هزینهی ساده.
- ساخت یک لایه توجه چندسر و مقایسه خروجی آن با محاسبات تئوری.
- آموزش مدل بر روی دیتاستهای کوچک (مثلاً جملات خبری) و مشاهده رفتار تولید متن.
- تحلیل رؤیتپذیری (visualization) وزنهای توجه و تفسیر آنها.
این رویکرد عملی به شما امکان میدهد تا بهسرعت مفاهیم را درک کرده و اعتماد به نفس لازم برای پروژههای بزرگتر را کسب کنید.
نتیجهگیری
دوره «ریاضیات پایه هوشمصنوعی مولد، درک LLM و ترنسفورمرها» یک فرصت طلایی برای دانشجویان و مهندسان حوزه داده است که میخواهند به عمق الگوریتمهای نسل جدید هوشمصنوعی نفوذ کنند. با مطالب تئوری قوی و تمرینهای عملی منظم، این مسیر آموزشی شما را برای پروژههای تحقیقاتی و صنعتی آماده خواهد کرد. هماکنون میتوانید با دانلود رایگان نرمافزارهای مورد نیاز و آغاز به مشاهده جلسات، گامی بلند در مسیر یادگیری بردارید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.