کتاب راهنمای کاربردی معماری و آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد 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 راهنمای کاربردی معماری و آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و تاریخچه هوش مصنوعی مولد
  • 2. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 4. نقش توکن‌سازی در پردازش متن
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
  • 6. پاک‌سازی و استانداردسازی مجموعه داده‌های حجیم
  • 7. روش‌های بردارسازی و تعبیه کلمات
  • 8. مدیریت کیفیت داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 9. مبانی یادگیری نظارت‌شده در مدل‌های زبانی
  • 10. مراحل پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. استراتژی‌های تنظیم دقیق برای کاربردهای تخصصی
  • 12. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
  • 13. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
  • 14. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 15. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی‌ها
  • 16. تکنیک‌های افزایش زمینه و حافظه مدل
  • 17. معماری بازیابی اطلاعات در سیستم‌های تولیدکننده
  • 18. کاربرد پایگاه‌داده‌های برداری در هوش مصنوعی
  • 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با داده‌های سازمانی
  • 20. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 21. شناسایی و کاهش سوگیری‌های الگوریتمی در داده‌های آموزشی
  • 22. امنیت و تاب‌آوری مدل‌های زبانی در برابر حملات تزریق پرامپت
  • 23. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 24. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در توسعه هوش مصنوعی
  • 25. بهینه‌سازی هایپرهایپرپارامترها در مدل‌های عمیق
  • 26. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های عیب‌یابی
  • 27. تکنیک‌های انتقال یادگیری در حوزه‌های تخصصی
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
  • 29. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 30. نقش داده‌های باکیفیت در کاهش توهمات مدل
  • 31. معماری سیستم‌های پاسخ‌گو مبتنی بر دانش بومی
  • 32. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی
  • 33. چالش‌های زبانی در مدل‌های چندزبانه
  • 34. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی‌های تولید شده
  • 35. مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 36. آینده هوش مصنوعی مولد و رویکردهای نوین معماری
  • 37. مستندسازی و مدیریت چرخه عمر پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 38. استانداردهای اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های هوش مصنوعی
تگ‌ها: Generative AI LLM آماده‌سازی داده آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی داده‌کاوی مدل‌های زبانی بزرگ معماری هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.