کتاب تحلیل فنی و کاربردی مدل‌های پیشرفته DeepSeek R1 و V3 در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی 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 تحلیل فنی و کاربردی مدل‌های پیشرفته DeepSeek R1 و V3 در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری‌های نوین پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری مدل‌های زبانی بزرگ و تحول در پردازش متن
  • 2. آشنایی با ساختار شبکه عصبی ترنسفورمر در مدل‌های DeepSeek
  • 3. بررسی معماری Mixture of Experts در مدل DeepSeek V3
  • 4. تحلیل مکانیسم توجه بهینه و تاثیر آن بر بهره‌وری مدل
  • 5. مبانی یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. فرآیند آموزش مرحله‌ای مدل DeepSeek R1
  • 7. تکنیک‌های استدلال زنجیره‌ای در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 8. مقایسه معماری‌های متراکم و پراکنده در مدل‌های نوین
  • 9. روش‌های بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای کاربردهای بومی
  • 10. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های ساختاریافته فارسی
  • 11. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای داخلی
  • 12. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 13. اصول استنتاج کارآمد در مدل‌های DeepSeek
  • 14. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با تکیه بر مدل‌های پیشرفته
  • 15. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
  • 16. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای حوزه‌های تخصصی و فنی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل در پاسخگویی به پرسش‌های منطقی و ریاضی
  • 18. روش‌های کاهش خطاهای توهم در خروجی مدل‌های زبانی
  • 19. امنیت در مدل‌های زبانی و راهکارهای پالایش محتوا
  • 20. روش‌های پایش و نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های DeepSeek با زیرساخت‌های نرم‌افزاری کشور
  • 22. تکنیک‌های توکن‌بندی بهینه برای زبان فارسی
  • 23. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ در طول اجرای استنتاج
  • 24. روش‌های ارزیابی کیفی خروجی مدل بر اساس استانداردهای بومی
  • 25. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای دسترسی به مدل
  • 26. به‌کارگیری یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در بهبود خروجی‌ها
  • 27. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و راهکارهای کاهش آن
  • 28. بررسی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در معماری DeepSeek
  • 29. روش‌های استقرار مدل در محیط‌های ابری و محلی
  • 30. آینده‌نگری در توسعه هوش مصنوعی مولد با رویکرد بومی‌سازی
تگ‌ها: DeepSeek R1 پردازش داده دیپ‌سیک سامانه‌های هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ معماری شبکه عصبی هوش مصنوعی هوش مصنوعی بومی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.