کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: دستیابی به سبک‌های چندوجهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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: دستیابی به سبک‌های چندوجهی

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 سبک‌های چندوجهی
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
  • 4. مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و چندرسانه‌ای
  • 6. نمایش برداری کلمات و عبارات
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن
  • 8. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربردهای آن‌ها
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
  • 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 11. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 14. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای مدل‌های چندوجهی
  • 15. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
  • 16. متریک‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 17. متریک‌های ارزیابی درک زبان طبیعی (NLU)
  • 18. تولید متن: روش‌های نمونه‌برداری و جستجو
  • 19. کنترل سبک در تولید متن
  • 20. تولید متن با استفاده از مدل‌های مبتنی بر زنجیره مارکوف
  • 21. تولید متن با استفاده از مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 22. تولید متن با استفاده از مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
  • 23. تنوع در تولید متن: جلوگیری از تکرار و حفظ انسجام
  • 24. تولید متن خلاقانه: شعر، داستان، و غیره
  • 25. تولید متن با در نظر گرفتن مخاطب هدف
  • 26. تولید متن با در نظر گرفتن لحن و احساسات
  • 27. مدل‌های زبانی چندوجهی: ترکیب متن، تصویر و صدا
  • 28. ادغام اطلاعات بصری در مدل‌های زبانی
  • 29. ادغام اطلاعات صوتی در مدل‌های زبانی
  • 30. یادگیری نمایش چندوجهی (Multimodal Representation Learning)
  • 31. تطبیق نمایش‌های چندوجهی (Multimodal Representation Alignment)
  • 32. استخراج ویژگی از تصاویر برای مدل‌های زبانی
  • 33. استخراج ویژگی از صدا برای مدل‌های زبانی
  • 34. مدل‌های مبتنی بر توجه برای داده‌های چندوجهی
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای مدل‌سازی روابط چندوجهی
  • 36. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 37. پاسخ به سوالات بصری (Visual Question Answering)
  • 38. تولید داستان از تصاویر
  • 39. تولید متن از صدا (Speech-to-Text)
  • 40. ترجمه ماشینی چندوجهی
  • 41. خلاصه‌سازی متن چندوجهی
  • 42. تشخیص احساسات از متن و صدا
  • 43. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 44. تولید محتوای بازاریابی چندوجهی
  • 45. تولید محتوای آموزشی چندوجهی
  • 46. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی در رباتیک
  • 47. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی در سلامت
  • 48. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی در تجارت الکترونیک
  • 49. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 50. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 52. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 53. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
  • 54. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های واقعی
  • 55. آینده مدل‌های زبانی چندوجهی و جهت‌های تحقیقاتی
  • 56. استفاده از یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 57. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت برای مدل‌های زبانی
  • 58. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
  • 59. توسعه ابزارهای ارزیابی کیفیت مدل‌های زبانی
  • 60. روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
تگ‌ها: fine-tuning NLP آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل سبک زبانی مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.