کتاب LLMs چندوجهی: راهنمای جامع و کاربردی برای متخصصان، آینده‌سازان و نوآوران هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره LLMs چندوجهی: راهنمای جامع و کاربردی برای متخصصان، آینده‌سازان و نوآوران هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 4. مبانی بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 5. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 8. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
  • 9. مدل‌های زبانی چندوجهی: تعریف و تاریخچه
  • 10. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 11. نمونه‌های پیشرو در مدل‌های چندوجهی (GPT-4V, Gemini)
  • 12. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های چندوجهی
  • 13. پردازش داده‌های متنی
  • 14. پردازش داده‌های تصویری
  • 15. پردازش داده‌های صوتی
  • 16. پردازش داده‌های ویدئویی
  • 17. مدل‌های چندوجهی پایه: معماری و آموزش
  • 18. معماری CLIP و مدل‌های مشابه
  • 19. معماری ViLT و مدل‌های مشابه
  • 20. معماری BLIP و مدل‌های مشابه
  • 21. آموزش مدل‌های چندوجهی: استراتژی‌ها
  • 22. تابع هزینه (Loss Function) در مدل‌های چندوجهی
  • 23. بهینه‌سازی (Optimization) مدل‌های چندوجهی
  • 24. متریک‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 25. ارزیابی مدل‌های چندوجهی برای وظایف زبانی
  • 26. ارزیابی مدل‌های چندوجهی برای وظایف بینایی
  • 27. ارزیابی مدل‌های چندوجهی برای وظایف چندوجهی
  • 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های چندوجهی
  • 29. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ تصویری
  • 30. تنظیم دقیق برای وظایف تولید شرح تصویر
  • 31. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی تصویر-متن
  • 32. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن از تصویر
  • 33. تنظیم دقیق برای وظایف درک تصویر
  • 34. مدل‌های چندوجهی برای تولید محتوا
  • 35. تولید متن با الهام از تصویر
  • 36. تولید تصویر با الهام از متن
  • 37. تولید ویدئو با الهام از متن یا تصویر
  • 38. مدل‌های چندوجهی برای درک محتوای پیچیده
  • 39. درک صحنه‌های پیچیده تصویری
  • 40. درک مکالمات چندوجهی
  • 41. درک استدلال در داده‌های چندوجهی
  • 42. کاربردهای عملی مدل‌های چندوجهی در صنعت
  • 43. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 44. کاربرد در حوزه آموزش و یادگیری
  • 45. کاربرد در حوزه رسانه و سرگرمی
  • 46. کاربرد در حوزه تجارت الکترونیک
  • 47. کاربرد در حوزه امنیت و نظارت
  • 48. کاربرد در حوزه رباتیک و اتوماسیون
  • 49. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در مدل‌های چندوجهی
  • 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های چندوجهی
  • 51. شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability)
  • 52. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های چندوجهی
  • 53. حفاظت از داده‌های حساس در مدل‌های چندوجهی
  • 54. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 55. ملاحظات شرعی در استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 56. مدل‌های چندوجهی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 57. ملاحظات فنی پیاده‌سازی مدل‌های چندوجهی
  • 58. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش و استنتاج
  • 59. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
  • 60. استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های رایج (PyTorch, TensorFlow)
  • 61. معماری‌های پیشرفته مدل‌های چندوجهی
  • 62. مدل‌های مولد چندوجهی (Generative Multimodal Models)
  • 63. مدل‌های چندوجهی برای یادگیری تقویتی
  • 64. مدل‌های چندوجهی برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 65. مدل‌های چندوجهی برای بینایی ماشین پیشرفته
  • 66. مدل‌های چندوجهی برای وظایف ترکیبی (Cross-modal Tasks)
  • 67. کاربرد مدل‌های چندوجهی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تحلیل احساسات چندوجهی
  • 69. کاربرد مدل‌های چندوجهی در جستجوی معنایی چندوجهی
  • 70. کاربرد مدل‌های چندوجهی در خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 71. مدل‌های چندوجهی برای تعامل انسان و ماشین (HCI)
  • 72. طراحی رابط‌های کاربری چندوجهی
  • 73. توسعه دستیاران مجازی چندوجهی
  • 74. استفاده از بازخورد چندوجهی در تعاملات
  • 75. مدل‌های چندوجهی در تحلیل داده‌های سلامت
  • 76. تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر پزشکی و سوابق
  • 77. تحلیل داده‌های سلامت جمعی با رویکرد چندوجهی
  • 78. پایش سلامت افراد با استفاده از داده‌های چندوجهی
  • 79. مدل‌های چندوجهی در حوزه آموزش مجازی
  • 80. تولید محتوای آموزشی تعاملی چندوجهی
  • 81. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری با مدل‌های چندوجهی
  • 82. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با رویکرد چندوجهی
  • 83. مدل‌های چندوجهی در حوزه محتوای دیجیتال
  • 84. تولید، دسته‌بندی و جستجوی محتوای دیجیتال چندوجهی
  • 85. مدیریت حقوق مالکیت معنوی محتوای دیجیتال چندوجهی
  • 86. تحلیل رفتار کاربران با استفاده از داده‌های چندوجهی
  • 87. مباحث پیشرفته در مدل‌های چندوجهی
  • 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های چندوجهی
  • 89. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در مدل‌های چندوجهی
  • 90. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در مدل‌های چندوجهی
  • 91. یادگیری فعال (Active Learning) در مدل‌های چندوجهی
  • 92. ملاحظات امنیتی در مدل‌های چندوجهی
  • 93. حملات احتمالی به مدل‌های چندوجهی
  • 94. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 95. حفاظت از حریم خصوصی در مدل‌های چندوجهی
  • 96. آینده پژوهی مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 97. روندهای نوظهور در تحقیقات چندوجهی
  • 98. چشم‌انداز توسعه مدل‌های چندوجهی در ایران
  • 99. نقش متخصصان ایرانی در توسعه مدل‌های چندوجهی
  • 100. راهکارهای عملیاتی کردن مدل‌های چندوجهی در سازمان‌ها
تگ‌ها: LLMs پردازش زبان طبیعی توسعه هوش مصنوعی مدل های زبانی بزرگ نوآوری هوش مصنوعی هوش مصنوعی برای متخصصان هوش مصنوعی چندوجهی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.