کتاب معماری‌های پویا در مدل‌های زبانی بزرگ 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 معماری‌های پویا در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی خودتکامل (Self-Evolving Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
  • 3. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
  • 4. خود-توجه (Self-Attention): عملکرد و کاربردها
  • 5. توجه چند-سر (Multi-Head Attention): افزایش ظرفیت مدل
  • 6. انکودر-دیکودر ترانسفورمر: ساختار و نقش
  • 7. موقعیت‌یابی در ترانسفورمرها: روش‌های مختلف
  • 8. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers): بهبود آموزش
  • 9. اتصالات باقیمانده (Residual Connections): تسهیل جریان گرادیان
  • 10. تابع فعال‌سازی (Activation Function): گزینه‌ها و انتخاب
  • 11. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش مدل‌های زبانی
  • 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 13. مشکلات بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های مقابله
  • 14. تکنیک‌های تنظیم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: BERT
  • 16. معماری BERT: پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: GPT
  • 18. معماری GPT: تولید متن و کاربردها
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: T5
  • 20. معماری T5: رویکرد متن به متن
  • 21. مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional Language Models)
  • 22. مدل‌های زبانی یک‌طرفه (Unidirectional Language Models)
  • 23. تقسیم‌بندی داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش
  • 24. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
  • 25. Perplexity: سنجش کیفیت مدل زبانی
  • 26. BLEU Score: ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 27. ROUGE Score: ارزیابی خلاصه‌سازی متن
  • 28. Fine-tuning: تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌شده
  • 29. انتقال یادگیری (Transfer Learning): کاربرد در مدل‌های زبانی
  • 30. افزایش داده‌ها (Data Augmentation): بهبود عملکرد مدل
  • 31. Embedding لغات: روش‌های مختلف نمایش کلمات
  • 32. Word2Vec: یادگیری نمایش برداری کلمات
  • 33. GloVe: روش جایگزین برای یادگیری Embedding
  • 34. FastText: در نظر گرفتن ساختار زیرکلمه‌ای
  • 35. Embeddingهای متنی (Contextual Embeddings)
  • 36. استفاده از Embeddingها در وظایف NLP
  • 37. مدل‌های زبانی برای تولید متن: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 38. کنترل تولید متن: پارامترهای دما و Top-k
  • 39. تخمین احتمال کلمه بعدی (Next Word Prediction)
  • 40. مدل‌های زبانی برای پاسخ به سؤال: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 41. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 42. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): روش‌های مختلف
  • 43. ترجمه ماشینی (Machine Translation): رویکردهای مبتنی بر ترانسفورمر
  • 44. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 45. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 46. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 47. کاربردهای مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 48. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 49. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 50. بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های زبانی
  • 51. توزیع آموزش مدل‌های زبانی (Distributed Training)
  • 52. مدل‌های زبانی و مسائل اخلاقی: سوگیری و انصاف
  • 53. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی
  • 54. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 55. تحقیقات جاری در زمینه معماری‌های پویا
تگ‌ها: LLM NLP پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی مدل زبانی بزرگ مدل‌های خودتکامل معماری پویا هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.