کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در محیط‌های بومی و سازمانی 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 جامع پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی متن‌باز در محیط‌های بومی و سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از RNN تا ترنسفورمر
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
  • 4. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و نقش آن‌ها در توسعه دانش بومی
  • 5. معرفی خانواده مدل‌های LLaMA و ویژگی‌های فنی آن‌ها
  • 6. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه برای کار با مدل‌های زبانی
  • 7. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد و ابزارهای کار با مدل‌های متن‌باز
  • 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی و آماده‌سازی پیکره‌های آموزشی
  • 9. روش‌های توکن‌بندی و مدیریت واژگان در مدل‌های زبانی
  • 10. مبانی یادگیری نظارت‌شده در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. استراتژی‌های جمع‌آوری و پالایش داده‌های آموزشی برای مدل‌های تخصصی
  • 12. اصول مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی مدل
  • 13. تکنیک‌های تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 14. آشنایی با روش LoRA و QLoRA در بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در محیط‌های پردازشی محدود
  • 16. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای اجرای مدل روی سخت‌افزارهای معمولی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 18. روش‌های کاهش توهم و افزایش دقت خروجی مدل
  • 19. کاربردهای مدل‌های زبانی در تحلیل و دسته‌بندی متون فارسی
  • 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات بر پایه دانش سازمانی
  • 21. معماری بازیابی اطلاعات افزوده یا RAG در سیستم‌های هوشمند
  • 22. مدیریت پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره‌سازی دانش تخصصی
  • 23. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای محیط‌های سازمانی و اداری
  • 24. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی محلی
  • 25. بررسی چالش‌های اخلاقی و انطباق خروجی‌ها با موازین فرهنگی
  • 26. استراتژی‌های استقرار مدل در شبکه‌های داخلی و امن
  • 27. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 28. روش‌های نگهداری و بروزرسانی مدل‌های زبانی در سازمان
  • 29. تلفیق مدل‌های زبانی با ابزارهای اتوماسیون اداری
  • 30. نقش هوش مصنوعی در تحلیل اسناد و گزارش‌های سازمانی
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در اجرای مدل‌های زبانی
  • 32. مقیاس‌پذیری و مدیریت تقاضا در سرویس‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 33. آینده مدل‌های زبانی کوچک و کاربرد آن‌ها در تجهیزات محلی
  • 34. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حقوق کاربران
  • 35. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در توسعه مدل‌های زبانی بومی
تگ‌ها: Llama Alpaca LLM پردازش زبان طبیعی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی تکنولوژی‌های بومی هوش مصنوعی مدل زبانی لاما مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی متن‌باز هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.