اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده و کدنویسی با مدل‌های زبانی: راهنمای عملی Ollama

کتاب تحلیل داده و کدنویسی با مدل‌های زبانی: راهنمای عملی Ollama

تگ‌ها: DeepSeek R1 Ollama پردازش زبان طبیعی تحلیل داده کدنویسی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده و کدنویسی با مدل‌های زبانی: راهنمای عملی Ollama

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی
  • 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. معرفی Ollama
  • 5. نصب و راه‌اندازی Ollama
  • 6. کار با مدل‌های مختلف در Ollama
  • 7. مدیریت مدل‌ها در Ollama
  • 8. مفاهیم پایه کدنویسی پایتون
  • 9. ساختارهای داده در پایتون
  • 10. دستورات شرطی و حلقه‌ها در پایتون
  • 11. توابع در پایتون
  • 12. مدیریت خطا در پایتون
  • 13. آشنایی با کتابخانه‌های تحلیل داده
  • 14. نصب و پیکربندی کتابخانه Pandas
  • 15. عملیات پایه با Pandas
  • 16. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 17. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 18. ترکیب و ادغام دیتافریم‌ها
  • 19. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. مدیریت داده‌های گمشده
  • 21. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 22. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 23. مبانی تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 24. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 25. مصورسازی داده‌ها با Seaborn
  • 26. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 27. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 28. رسم نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 29. تحلیل آماری پایه
  • 30. آزمون‌های فرض آماری
  • 31. مقدمه بر یادگیری ماشین
  • 32. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 33. مفاهیم ارزیابی مدل
  • 34. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 35. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 36. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 37. مدل‌های درخت تصمیم
  • 38. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 39. مدل‌های خوشه‌بندی (K-Means)
  • 40. مقدمه بر شبکه‌های عصبی
  • 41. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 42. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 43. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی (گرادیان کاهشی)
  • 44. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 45. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 46. معماری ترنسفورمر
  • 47. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 48. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 49. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 50. تولید متن با LLMs
  • 51. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 52. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 53. پاسخ به پرسش با LLMs
  • 54. تحلیل احساسات با LLMs
  • 55. طبقه‌بندی متن با LLMs
  • 56. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 57. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
  • 58. کاربرد LLMs در کدنویسی
  • 59. تولید کد با LLMs
  • 60. اشکال‌زدایی کد با LLMs
  • 61. توضیح کد با LLMs
  • 62. بازنویسی کد با LLMs
  • 63. بهینه‌سازی کد با LLMs
  • 64. کاربرد LLMs در تحلیل داده
  • 65. استخراج اطلاعات از داده‌های متنی
  • 66. تشخیص الگو در داده‌های متنی
  • 67. داده‌کاوی متنی
  • 68. آشنایی با مدل DeepSeek R1
  • 69. ویژگی‌های مدل DeepSeek R1
  • 70. مقایسه مدل DeepSeek R1 با سایر مدل‌ها
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 72. روش‌های تنظیم دقیق
  • 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 74. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 75. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 76. کاربرد LLMs در حوزه آموزش
  • 77. شخصی‌سازی یادگیری با LLMs
  • 78. تولید محتوای آموزشی با LLMs
  • 79. تسهیل فرآیند یادگیری با LLMs
  • 80. کاربرد LLMs در حوزه پژوهش
  • 81. جستجوی پیشرفته مقالات با LLMs
  • 82. تحلیل ادبیات پژوهش با LLMs
  • 83. پیشنهاد ایده‌های پژوهشی با LLMs
  • 84. مدیریت پروژه‌های داده‌محور
  • 85. مراحل یک پروژه داده‌محور
  • 86. انتخاب ابزار مناسب
  • 87. تیم‌سازی برای پروژه‌های داده
  • 88. مستندسازی در پروژه‌های داده
  • 89. ارزیابی و بهبود مستمر
  • 90. آینده هوش مصنوعی و LLMs
  • 91. روندهای نوظهور در LLMs
  • 92. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 93. نقش LLMs در تحول دیجیتال
  • 94. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.