کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وابستگی و استقلال 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان وابستگی و استقلال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر کنترل وابستگی و استقلال
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترانسفورمر و مکانیسم‌های توجه
  • 4. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق: یک مرور کلی
  • 5. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
  • 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 7. تکنیک‌های تنظیم دقیق مبتنی بر نظارت
  • 8. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 9. کنترل وابستگی در تولید متن
  • 10. مدل‌های مولد متضاد (GANs) برای کنترل متن
  • 11. روش‌های نمونه‌برداری از مدل‌های زبانی
  • 12. تنظیم دما (Temperature Scaling) برای کنترل تصادفی بودن
  • 13. استراتژی‌های تنوع در تولید متن
  • 14. کنترل ویژگی‌های خاص در تولید متن
  • 15. استفاده از بردار ویژگی برای هدایت تولید
  • 16. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی برای کنترل خروجی
  • 17. بهینه‌سازی چند هدفه در تنظیم دقیق
  • 18. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در تنظیم دقیق
  • 19. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 20. خلاصه‌سازی متن با کنترل طول و محتوا
  • 21. ترجمه ماشینی با حفظ سبک و لحن
  • 22. تولید داستان با کنترل شخصیت و طرح
  • 23. تولید کد با کنترل نحو و معنا
  • 24. تولید شعر با کنترل قافیه و وزن
  • 25. تولید محتوای بازاریابی با کنترل لحن برند
  • 26. تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ با کنترل دقت و جزئیات
  • 27. کنترل استقلال در تولید متن
  • 28. تولید متن خلاقانه و نوآورانه
  • 29. تکنیک‌های افزایش تنوع در تولید متن
  • 30. روش‌های تولید متن غیرتکراری
  • 31. استفاده از حافظه بلندمدت در مدل‌های زبانی
  • 32. مدل‌های زبانی شرطی (Conditional Language Models)
  • 33. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در تنظیم دقیق
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) در تنظیم دقیق
  • 35. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 36. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 37. ابزارهای نظارت بر تولید متن
  • 38. پایش کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
  • 39. بهبود کارایی مدل‌های زبانی
  • 40. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
  • 41. چالش‌ها و محدودیت‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 42. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 43. آینده مدل‌های زبانی و کنترل تولید متن
  • 44. کاربردهای عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 45. مطالعه موردی: تنظیم دقیق برای یک وظیفه خاص
  • 46. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی روی سخت‌افزار محدود
  • 47. بهینه‌سازی حافظه در تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
  • 48. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 49. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 50. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 51. کنترل کیفیت ترجمه ماشینی
  • 52. تولید محتوای چندرسانه‌ای با مدل‌های زبانی
  • 53. تولید محتوای متناسب با مخاطب هدف
  • 54. تطبیق مدل‌های زبانی با سبک‌های نوشتاری مختلف
  • 55. تکنیک‌های افزایش قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
  • 56. روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای مدل‌های زبانی
  • 57. استفاده از بازخورد انسانی در تنظیم دقیق
  • 58. یادگیری فعال (Active Learning) در تنظیم دقیق
  • 59. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 60. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 61. ارزیابی سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 62. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 63. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 64. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 65. توسعه ابزارهای ارزیابی خودکار کیفیت متن
  • 66. تحلیل احساسات در متن تولید شده
  • 67. تشخیص موضوع در متن تولید شده
  • 68. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 69. تولید عنوان برای متن
  • 70. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 71. برچسب‌گذاری نقش دستوری (Part-of-Speech Tagging)
  • 72. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
  • 73. تولید متن با استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های داده
  • 74. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) در تنظیم دقیق
  • 75. تولید متن با استفاده از استدلال منطقی
  • 76. مدل‌های زبانی مبتنی بر استدلال
  • 77. تولید متن با استفاده از قوانین و محدودیت‌ها
  • 78. کنترل ساختاری تولید متن
  • 79. استفاده از گرامر مستقل از متن (Context-Free Grammar)
  • 80. تولید متن با استفاده از الگوهای زبانی
  • 81. تشخیص و اصلاح الگوهای زبانی نادرست
  • 82. تولید متن با استفاده از شبکه‌های Bayesian
  • 83. مدل‌های زبانی احتمالی
  • 84. تولید متن با استفاده از مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 85. تولید متن با استفاده از مدل‌های زنجیره مارکوف (Markov Chain)
تگ‌ها: fine-tuning NLP پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل زبان فارسی مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.