نام محصول به انگلیسی | دانلود Udemy – LLMs Mastery: Complete Guide to Transformers & Generative AI 2024-9/2025-2 – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره Udemy: تسلط بر LLMها – راهنمای ترنسفورمرها و هوش مصنوعی مولد ۹/۲۰۲۴–۲/۲۰۲۵ | دانلود 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.
Udemy: تسلط بر LLMها – راهنمای ترنسفورمرها و هوش مصنوعی مولد ۹/۲۰۲۴–۲/۲۰۲۵ | دانلود رایگان نرمافزار
این دوره جامع و مدرن از Udemy با عنوان “LLMs Mastery: Complete Guide to Transformers & Generative AI” تمام مفاهیم و تکنیکهای مورد نیاز برای درک و پیادهسازی مدلهای زبان بزرگ (LLM) و شبکههای ترنسفورمر را پوشش میدهد. دوره از مهر ۱۴۰۳ تا بهمن ۱۴۰۳ (مهر ۲۰۲۴ تا فوریه ۲۰۲۵) بهروزرسانی شده و شامل جدیدترین الگوریتمها، ابزارها و نمونههای کاربردی از صنعت است.
معرفی دوره
در این بخش به کلیات دوره پرداخته میشود. دوره ترکیبی از مباحث نظری و عملی است و با زبان ساده مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی مولد و شبکههای ترنسفورمر را توضیح میدهد. مدرس دوره با تجربه چندین ساله در پروژههای تجاری و تحقیقاتی، گامبهگام شما را برای تبدیلشدن به یک متخصص LLM آماده میکند.
- آمادگی برای کار با معماریهای پیشرفته مانند BERT، GPT و T5
- یادگیری تکنیکهای ارزیابی و بهینهسازی مدل
- فهم جنبههای عملی تولید متن، ترجمه و پاسخ به سوالات
آنچه در این دوره میآموزید
این دوره شامل سرفصلهای کاربردی زیر است:
- مبانی یادگیری عمیق و پیشنیازهای ریاضیاتی (ماتریس، مشتق)
- معماری Attention و ترنسفورمر: مکانیزمهای Self-Attention و Multi-Head Attention
- پیادهسازی از صفر یک ترنسفورمر با PyTorch
- استفاده از کتابخانههای محبوب مثل Hugging Face Transformers
- راهاندازی و فاینتیونینگ مدلهای GPT و BERT برای کاربردهای خاص
- تولید متن و کاربردهای Generative AI در Chatbot، خلاصهسازی و ترجمه
- ارزیابی مدل: معیارهای Perplexity، BLEU و ROUGE
- بهینهسازی هزینه و استقرار در محیطهای ابری (AWS، GCP)
پیشنیازها
برای بهرهبرداری کامل از این دوره به موارد زیر نیاز دارید:
- آشنایی پایه با زبان برنامهنویسی Python
- مبانی یادگیری ماشین و مفاهیم شبکههای عصبی
- نصب و راهاندازی محیطهای توسعه مثل Anaconda یا Virtualenv
- دسترسی به یک سیستم با GPU یا استفاده از سرویسهای ابری
اگر موارد بالا را ندارید، قبل از شروع دوره بهتر است چند ساعت دوره مقدماتی Python و یادگیری ماشین را در Udemy یا منابع رایگان مشاهده کنید.
مزایا و فواید شرکت در دوره
- افزایش توانمندی در پروژههای صنعتی و تحقیقاتی هوش مصنوعی مولد
- تحصیل روی جدیدترین معماریها و بررسی مقالات مروری
- تمرین عملی و پیادهسازی از ۰ تا ۱۰۰ مدلهای LLM
- دریافت مدرک معتبر Udemy برای ارتقای رزومه
- دسترسی مادامالعمر به ویدیوها و بهروزرسانیهای آینده
ساختار و سرفصلها
دوره به شکل ماژولار و در ۸ بخش اصلی طراحی شده است:
- ماژول ۱: مقدمه و مفاهیم پایه
- ماژول ۲: معماری ترنسفورمر و دید کلی
- ماژول ۳: پیادهسازی Self-Attention
- ماژول ۴: پیادهسازی Multi-Head Attention
- ماژول ۵: فاینتیونینگ مدلهای از پیش آموزشدیده
- ماژول ۶: تولید متن و Generative AI
- ماژول ۷: ارزیابی و بهینهسازی
- ماژول ۸: استقرار و انتشار در فضای ابری
مثالهای عملی
در هر ماژول پروژههای کوچک و بزرگ زیر گنجانده شده است:
- ساخت یک Chatbot هوشمند برای پشتیبانی مشتری
- خلاصهسازی اتوماتیک مقالات علمی با BART
- ترجمه ماشینی دوطرفه با استفاده از T5
- فاینتیون مدل GPT-3 برای تولید شعر فارسی
- بهینهسازی حافظه و زمان اجرای مدل با تکنیکهای کمینهسازی وزن
این تمرینها به شما کمک میکند تا توانایی کاربردی و عملی در پروژههای واقعی را بدست آورید و کدها را مطابق نیاز خود تغییر دهید.
نکات کلیدی
- دوره آپدیت مداوم دارد و هر ماه محتواهای جدید اضافه میشود.
- پشتیبانی مدرس و امکان پرسش و پاسخ در انجمن خصوصی دوره.
- دانلود مثالها و نوتبوکها بهصورت رایگان از GitHub.
- تمرکز بر چیستی و چگونگی پیادهسازی، نه صرفاً مفاهیم تئوری.
نحوه دانلود رایگان نرمافزار
برای دانلود رایگان ابزارها و نوتبوکهای دوره کافیست مراحل زیر را دنبال کنید:
- ثبتنام در حساب Udemy یا ورود به حساب کاربری
- دسترسی به بخش منابع دوره و کلیک روی لینک GitHub
- کلون کردن مخزن با دستور
git clone https://github.com/YourRepo/LLMsMastery
- نصب پیشنیازها با
pip install -r requirements.txt
- اجرا و تست نمونهها در Jupyter Notebook
با این روش میتوانید بدون پرداخت هزینه اضافی، به تمام کدها و منابع دوره دسترسی داشته باشید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.