کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان سنجش ریسک و اتخاذ تصمیمات بهینه 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان سنجش ریسک و اتخاذ تصمیمات بهینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 5. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمرها
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 7. توکنیزاسیون (Tokenization) و مدیریت واژگان
  • 8. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings) و مفاهیم آن‌ها
  • 9. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 10. مفهوم fine-tuning و اهمیت آن
  • 11. فرآیند fine-tuning: گام به گام
  • 12. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
  • 13. تنظیم پارامترهای fine-tuning (Hyperparameters)
  • 14. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 15. اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن بر آموزش
  • 16. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 17. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization Techniques)
  • 18. تنظیم‌کننده L1 و L2
  • 19. Dropout و کاربرد آن
  • 20. Early Stopping برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 21. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 22. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score
  • 23. Perplexity به عنوان معیاری برای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 24. ارزیابی مدل در وظایف خاص زبانی
  • 25. fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 26. fine-tuning برای پاسخ به پرسش
  • 27. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 28. fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 29. fine-tuning برای تولید متن
  • 30. مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 31. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل ریسک اعتباری
  • 32. شناسایی الگوهای کلاهبرداری مالی با مدل‌های زبانی
  • 33. تحلیل اخبار اقتصادی و پیش‌بینی روند بازار
  • 34. مدل‌های زبانی برای ارزیابی و پیش‌بینی نوسانات رمزارزها (در چارچوب مقررات)
  • 35. ملاحظات شرعی در تحلیل‌های اقتصادی با مدل‌های زبانی
  • 36. فقه معاملات و عقود اسلامی در تحلیل‌های مالی
  • 37. مبانی بانکداری بدون ربا در مدل‌سازی اقتصادی
  • 38. مدل‌های زبانی و مدیریت سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 39. کاربرد مدل‌های زبانی در مشاوره مالی اسلامی
  • 40. fine-tuning برای مسائل حقوقی و قضایی (مطابق قوانین ایران)
  • 41. تحلیل متون حقوقی و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 42. کمک به نگارش لوایح و دادخواست‌ها
  • 43. شناسایی و دسته‌بندی دعاوی حقوقی
  • 44. مدل‌های زبانی در حوزه خانواده و تربیت (مطابق با چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 45. کمک به آموزش والدین در زمینه تربیت فرزند
  • 46. تحلیل و ارائه راهکار برای مشکلات خانوادگی (بدون ورود به حریم خصوصی)
  • 47. تولید محتوای آموزشی برای سبک زندگی اسلامی
  • 48. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت و پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 49. کمک به تشخیص اولیه بیماری‌ها (به عنوان ابزار کمکی)
  • 50. تحلیل مقالات پزشکی و استخراج یافته‌های علمی
  • 51. ارائه اطلاعات درمانی بر اساس پروتکل‌های رسمی
  • 52. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
  • 53. fine-tuning برای کنترل میزان سنجش ریسک
  • 54. مفهوم سنجش ریسک در سیستم‌های تصمیم‌گیری
  • 55. مدل‌های زبانی برای ارزیابی ریسک در سناریوهای مختلف
  • 56. تکنیک‌های کاهش عدم قطعیت با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 57. مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی پیامدهای بالقوه
  • 58. fine-tuning برای اتخاذ تصمیمات بهینه
  • 59. مبانی نظری تصمیم‌گیری بهینه
  • 60. مدل‌های زبانی در فرآیند تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 61. بهینه‌سازی انتخاب‌ها با استفاده از تحلیل‌های مدل زبانی
  • 62. مدل‌های زبانی برای ارزیابی گزینه‌های مختلف
  • 63. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سیستم‌های پشتیبان تصمیم
  • 64. کاربرد مدل‌های زبانی در بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 65. مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی تقاضا و عرضه
  • 66. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 67. مدل‌های زبانی در مدیریت ریسک عملیاتی
  • 68. fine-tuning پیشرفته: تکنیک‌های خاص
  • 69. تنظیم دقیق برای وظایف چندزبانه
  • 70. استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation) برای fine-tuning
  • 71. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 72. Prompt Tuning و Prefix Tuning
  • 73. Adapter-based Fine-Tuning
  • 74. مدل‌های زبانی و مسئولیت‌پذیری
  • 75. مفهوم bias در مدل‌های زبانی
  • 76. شناسایی و کاهش bias در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. تضمین شفافیت در فرآیند fine-tuning
  • 78. ارزیابی اخلاقی خروجی مدل‌های زبانی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی
  • 80. مطالعات موردی fine-tuning موفق
  • 81. کاربرد fine-tuning در سازمان‌های دولتی
  • 82. کاربرد fine-tuning در بخش خصوصی
  • 83. چالش‌های آینده در fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 84. پیشرفت‌های آتی در معماری مدل‌های زبانی
  • 85. نقش مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی عمومی
  • 86. تأثیر مدل‌های زبانی بر آینده کار و جامعه
  • 87. آینده fine-tuning و مدل‌های زبانی تطبیقی
  • 88. آموزش مداوم مدل‌های زبانی
  • 89. مدل‌های زبانی و تعامل انسان و ماشین
  • 90. تکامل مدل‌های زبانی در درک زبان طبیعی
  • 91. پایان‌نامه کارشناسی ارشد در حوزه مدل‌های زبانی
  • 92. دکتری تخصصی در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 93. پژوهش‌های کاربردی در مدل‌های زبانی
  • 94. همکاری‌های علمی در حوزه مدل‌های زبانی
  • 95. موفقیت در پروژه‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
تگ‌ها: fine-tuning پردازش زبان طبیعی تصمیم‌گیری بهینه فاین تیونینگ کنترل ریسک مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.