کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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: دستیابی به سبک‌های منحصر به فرد و تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی

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 کاربردهای آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. لایه‌های توجه و مکانیسم‌های آن
  • 5. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 6. توکنیزاسیون و روش‌های آن
  • 7. مدل‌سازی زبان و وظایف آن
  • 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 9. مجموعه‌داده‌های بزرگ و اهمیت آن‌ها
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 11. مبانی تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 12. انواع رویکردهای تنظیم دقیق
  • 13. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم (Few-shot learning)
  • 14. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های صفر (Zero-shot learning)
  • 15. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 16. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
  • 17. تنظیم دقیق برای تولید متن خبری
  • 18. تنظیم دقیق برای تولید متن علمی
  • 19. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 20. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
  • 22. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 24. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 25. تنظیم دقیق برای درک مطلب
  • 26. تنظیم دقیق برای تولید کد
  • 27. تنظیم دقیق برای درک زبان طبیعی (NLU)
  • 28. تنظیم دقیق برای تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 29. ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم شده
  • 30. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
  • 31. معیارهای ارزیابی تولید متن
  • 32. معیارهای ارزیابی درک مطلب
  • 33. معیارهای ارزیابی ترجمه
  • 34. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 35. معیارهای ارزیابی پاسخگویی به سوالات
  • 36. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 37. معیارهای ارزیابی تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
  • 38. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
  • 39. معیارهای ارزیابی تولید کد
  • 40. معیارهای ارزیابی درک زبان طبیعی
  • 41. معیارهای ارزیابی تولید زبان طبیعی
  • 42. مدیریت و آماده‌سازی داده‌های تنظیم دقیق
  • 43. اهمیت کیفیت داده در تنظیم دقیق
  • 44. روش‌های جمع‌آوری داده‌های تنظیم دقیق
  • 45. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تنظیم دقیق
  • 46. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 47. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 48. تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
  • 49. چالش‌های تنظیم دقیق مدل‌های چندزبانه
  • 50. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
  • 51. مدل‌های زبانی در آموزش و پرورش
  • 52. مدل‌های زبانی در پژوهش و علم
  • 53. مدل‌های زبانی در صنعت و کسب‌وکار
  • 54. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
  • 55. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
  • 56. مدل‌های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
  • 57. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه
  • 58. مدل‌های زبانی در حوزه خدمات مشتری
  • 59. مدل‌های زبانی در حوزه برنامه‌نویسی
  • 60. مدل‌های زبانی و تولید محتوای چندوجهی
  • 61. محتوای چندوجهی چیست؟
  • 62. ترکیب متن با تصاویر
  • 63. ترکیب متن با صدا
  • 64. ترکیب متن با ویدئو
  • 65. تنظیم دقیق مدل‌ها برای درک محتوای چندوجهی
  • 66. مدل‌های مولتی‌مودال (Multimodal Models)
  • 67. معماری‌های مولتی‌مودال
  • 68. آموزش مدل‌های مولتی‌مودال
  • 69. تنظیم دقیق مدل‌های مولتی‌مودال
  • 70. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در تولید محتوا
  • 71. تولید تصاویر با توضیحات متنی
  • 72. تولید توضیحات متنی برای تصاویر
  • 73. تولید زیرنویس برای ویدئوها
  • 74. تولید موسیقی با توصیفات متنی
  • 75. تولید روایت صوتی برای محتوای بصری
  • 76. مدل‌های زبانی و سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
  • 77. طراحی سوالات دقیق از محتوای متنی
  • 78. طراحی سوالات دقیق از محتوای تصویری
  • 79. طراحی سوالات دقیق از محتوای صوتی
  • 80. طراحی سوالات دقیق از محتوای ویدئویی
  • 81. ترکیب سوالات چندوجهی
  • 82. روش‌های تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
  • 83. ارزیابی کیفیت سوالات تولید شده
  • 84. چالش‌های تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
  • 85. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 86. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 87. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 88. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 89. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 90. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 91. آینده تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 92. پیشرفت‌های آتی در معماری مدل‌ها
  • 93. نقش هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 94. تاثیر مدل‌های زبانی بر جامعه
  • 95. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر نیازهای داخلی
  • 96. تنظیم دقیق برای زبان فارسی و گویش‌های آن
  • 97. مدل‌های زبانی و تولید محتوای بومی
  • 98. کاربرد مدل‌های زبانی در نظام آموزشی کشور
  • 99. مدل‌های زبانی در توسعه اقتصاد دانش‌بنیان
  • 100. نظارت و ارزیابی مدل‌های زبانی در ایران
تگ‌ها: AI پردازش زبان طبیعی پرسش و پاسخ تولید محتوا سبک دهی متن فاین تیونینگ مدل های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.