کتاب راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: از تعبیه داده‌ها (Embeddings) تا تنظیم دقیق (Fine-Tuning) 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 راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: از تعبیه داده‌ها (Embeddings) تا تنظیم دقیق (Fine-Tuning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (NLP & LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفاهیم پایه در بازنمایی برداری کلمات و جملات
  • 3. نقش تعبیه داده‌ها در درک معنایی توسط ماشین
  • 4. مقایسه روش‌های سنتی و رویکردهای مدرن در پردازش متن
  • 5. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 6. تفاوت‌های بنیادین میان تعبیه داده‌ها و تنظیم دقیق مدل
  • 7. بررسی کاربرد مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده در تحلیل داده‌ها
  • 8. مراحل پیش‌پردازش متن برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 9. استخراج ویژگی‌های متنی با استفاده از مدل‌های تعبیه
  • 10. پایداری و مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مبتنی بر تعبیه
  • 11. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک متون تخصصی فارسی
  • 12. معرفی استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
  • 13. آماده‌سازی مجموعه داده جهت آموزش نظارت‌شده
  • 14. روش‌های انتخاب داده‌های باکیفیت برای بهبود کارایی مدل
  • 15. تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای مدل در مقیاس کوچک
  • 16. بررسی اثرات تنظیم دقیق بر دقت و تعمیم‌پذیری مدل
  • 17. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در فرایند تنظیم دقیق
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با معیارهای کمی
  • 19. مقایسه کارایی روش‌های بازیابی اطلاعات در برابر تنظیم دقیق
  • 20. تلفیق تعبیه داده‌ها و تنظیم دقیق در معماری‌های ترکیبی
  • 21. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای سازمانی و اداری
  • 22. اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. شناسایی و کاهش سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
  • 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش بومی
  • 25. استفاده از پایگاه داده‌های برداری برای افزایش دقت مدل
  • 26. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 27. رفع خطاهای احتمالی در خروجی مدل‌های زبانی
  • 28. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 29. روش‌های مانیتورینگ و بهبود مستمر مدل‌های زبانی
  • 30. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در زبان فارسی
  • 31. طراحی سیستم‌های خودکار مبتنی بر تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 32. استانداردهای مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
تگ‌ها: Embeddings Fine-Tuning بهینه‌سازی هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل جای‌گذاری داده‌ها مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت‌شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.