کتاب جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای کاربردهای تخصصی سازمانی 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 جامع بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی (Fine-Tuning) برای کاربردهای تخصصی سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. ساختار معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 3. آشنایی با چرخه‌حیات مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش تا استنتاج
  • 4. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در کاربردهای تخصصی
  • 5. مقدمه‌ای بر مفهوم تنظیم دقیق یا فاین‌تیونینگ
  • 6. بررسی انواع روش‌های یادگیری نظارت‌شده برای مدل‌های زبانی
  • 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های متنی برای فاین‌تیونینگ
  • 8. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های سازمانی جهت آموزش
  • 9. روش‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
  • 10. تنظیم دقیق کامل یا فول فاین‌تیونینگ و چالش‌های محاسباتی آن
  • 11. آشنایی با روش‌های کارآمد پارامتری یا پی‌ای‌اف‌تی
  • 12. اصول و مبانی روش لورا برای کاهش هزینه‌های آموزش
  • 13. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزارهای محدود
  • 14. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از روش کیو‌لورا
  • 15. نقش یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در بهبود پاسخ‌های مدل
  • 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق با بازخورد ترجیحی
  • 17. مهندسی پرامپت و نقش آن در بهبود خروجی مدل‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 18. استفاده از یادگیری چندنمونه‌ای در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 19. بررسی بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی در فاین‌تیونینگ
  • 20. مدیریت نرخ یادگیری و زمان‌بندی بهینه برای آموزش مدل
  • 21. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 22. کار با محیط‌های توسعه ابری و محلی برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 23. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس سازمانی
  • 24. روش‌های پایش و کنترل کیفیت خروجی مدل پس از تنظیم دقیق
  • 25. استفاده از یادگیری انتقال برای دامنه‌های دانشی خاص
  • 26. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 27. مبانی بازیابی افزوده تولید یا همان رگ
  • 28. بهینه‌سازی مدل برای پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی فارسی
  • 29. استفاده از تکنیک‌های یادگیری فعال برای بهبود مستمر مدل
  • 30. روش‌های کاهش توهمات زبانی در مدل‌های تخصصی
  • 31. ارزیابی دقت و سلامت محتوای تولیدی مطابق با استانداردهای اخلاقی
  • 32. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در کاربردهای صنعتی
  • 33. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
  • 34. پیاده‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با مدل‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 35. آینده مدل‌های زبانی و مسیرهای پیش‌رو در بومی‌سازی فناوری
  • 36. پروژه عملی: طراحی و فاین‌تیون یک مدل برای تحلیل متون اداری
  • 37. پروژه عملی: شخصی‌سازی مدل برای دستیارهای هوشمند سازمانی
  • 38. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
  • 39. جمع‌بندی و نقشه راه برای استقرار هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
تگ‌ها: Fine-Tuning LLM بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل توسعه هوش مصنوعی سازمانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.