کتاب تئوری احتمالات برای درک عمیق مدل‌های زبانی بزرگ 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 تئوری احتمالات برای درک عمیق مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مفاهیم احتمالات و آمار در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تئوری احتمالات و کاربرد آن
  • 2. مفاهیم پایه احتمال: فضای نمونه و پیشامدها
  • 3. قوانین جمع و ضرب احتمالات
  • 4. احتمال شرطی و استقلال پیشامدها
  • 5. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 6. متغیرهای تصادفی گسسته: توزیع احتمال
  • 7. امید ریاضی و واریانس برای متغیرهای گسسته
  • 8. توزیع‌های گسسته مهم: برنولی، دوجمله‌ای، پواسون
  • 9. متغیرهای تصادفی پیوسته: تابع چگالی احتمال
  • 10. امید ریاضی و واریانس برای متغیرهای پیوسته
  • 11. توزیع‌های پیوسته مهم: یکنواخت، نمایی، نرمال
  • 12. توزیع نرمال چندمتغیره و کوواریانس
  • 13. قضیه حد مرکزی و اهمیت آن
  • 14. همگرایی توزیع‌ها و خواص آن
  • 15. کاربرد تئوری احتمالات در آمار استنباطی
  • 16. برآورد پارامترها: برآوردگرهای درست‌نما
  • 17. فاصله‌های اطمینان برای میانگین و نسبت
  • 18. آزمون فرض آماری: مفاهیم پایه
  • 19. آزمون فرض برای میانگین و نسبت در نمونه‌های بزرگ
  • 20. آزمون فرض برای میانگین در نمونه‌های کوچک (t-test)
  • 21. آزمون فرض برای واریانس
  • 22. آزمون‌های ناپارامتری پایه
  • 23. کاربرد احتمالات در یادگیری ماشین
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 25. نقش احتمالات در مدل‌های زبانی
  • 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
  • 27. احتمال شرطی و مدل‌های زبانی
  • 28. مدل‌های زبانی آماری کلاسیک
  • 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد در زبان
  • 31. شبکه‌های عصبی حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 32. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
  • 33. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 34. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 35. فرایند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 36. تابع زیان (Loss Function) در مدل‌های زبانی
  • 37. بهینه‌سازی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 38. استفاده از داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 39. تکنیک‌های تنظیم مدل (Fine-tuning)
  • 40. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای دقت
  • 41. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای روان بودن
  • 42. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 43. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
  • 44. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
  • 45. پاسخ به پرسش با مدل‌های زبانی
  • 46. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
  • 47. مدل‌های زبانی و درک زبان طبیعی (NLU)
  • 48. مدل‌های زبانی و تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 49. مفاهیم پایه احتمالات در پردازش زبان طبیعی
  • 50. فرآیندهای تصادفی در پردازش زبان طبیعی
  • 51. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) در NLP
  • 52. کاربرد HMM در برچسب‌گذاری اجزای کلام
  • 53. مدل‌های زبانی بیزی
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 55. مدل تخصیص نهان دیریکله (LDA)
  • 56. کاربرد LDA در کشف موضوعات متنی
  • 57. احتمالات در مدل‌های گراف دانش
  • 58. مدل‌سازی احتمالاتی برای روابط زبانی
  • 59. شبکه‌های بیزی برای تحلیل زبان
  • 60. مفاهیم احتمال شرطی در مدل‌های معنایی
  • 61. مدل‌های زبانی مبتنی بر گرامر احتمالی
  • 62. استنتاج احتمالاتی در مدل‌های زبانی
  • 63. کاربرد احتمالات در پردازش گفتار
  • 64. تشخیص گفتار و مدل‌های آماری
  • 65. تولید گفتار و مدل‌های احتمالاتی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
  • 68. بهینه‌سازی پاداش در مدل‌های زبانی
  • 69. مسائل اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 70. سوگیری در مدل‌های زبانی و راهکارهای احتمالی
  • 71. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی
  • 72. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
  • 73. مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 74. مقدمه‌ای بر آمار بایزی (Bayesian Statistics)
  • 75. استنتاج بایزی در مدل‌های زبانی
  • 76. مقایسه رویکردهای فراوانی‌گرا و بایزی
  • 77. کاربرد احتمالات در کشف الگوهای زبانی
  • 78. مدل‌سازی احتمالاتی برای تحلیل سبکی
  • 79. احتمالات در پیش‌بینی روندها
  • 80. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های متنی حجیم
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 82. کاربرد احتمالات در مدل‌های مولد
  • 83. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 84. مفاهیم پیشرفته در تئوری احتمالات
  • 85. بررسی توزیع‌های خاص و خواص آن‌ها
  • 86. کاربرد احتمالات در بهینه‌سازی چندهدفه
  • 87. مدل‌سازی ریسک با استفاده از احتمالات
  • 88. اصول اولیه اقتصاد سنجی مبتنی بر احتمالات
  • 89. کاربرد احتمالات در تحلیل سری‌های زمانی
  • 90. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 91. کاربرد مونت کارلو در ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 92. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی احتمالی
  • 93. چالش‌های پیش رو در تئوری احتمالات برای LLMs
  • 94. مباحث پیشرفته در مکانیسم توجه
  • 95. مدل‌های زبانی با حافظه خارجی
  • 96. کاربرد احتمالات در بازیابی اطلاعات
  • 97. مدل‌های زبانی و درک بافت متنی عمیق
  • 98. مروری بر آخرین دستاوردهای پژوهشی
  • 99. آینده تئوری احتمالات در هوش مصنوعی زبانی
  • 100. پایان‌نامه و پروژه‌های مرتبط
تگ‌ها: AI LLM NLP آمار در هوش مصنوعی احتمالات و آمار پردازش زبان طبیعی تئوری احتمالات مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.