اکسپرس 24
کتاب مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم

کتاب مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم

تگ‌ها: LLM NLP پردازش زبان طبیعی زبان‌های کم‌منبع مدل‌های زبانی مقیاس‌پذیری مدل 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 مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و اهمیت زبان‌های کم‌جمعیت
  • 2. چالش‌های پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 3. مروری بر معماری‌های مدل‌های زبانی سنتی
  • 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر و کارایی آن‌ها
  • 5. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردشان
  • 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) برای پردازش توالی
  • 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU) و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 9. ترنسفورمرهای اولیه و معماری Encoder-Decoder
  • 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 11. مبانی پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
  • 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ماسک (Masked Language Models)
  • 14. نمونه‌هایی از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT)
  • 15. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 16. معماری‌های مدل‌های زبانی مولد (مانند GPT)
  • 17. تکنیک‌های پیش‌آموزش برای مدل‌های مولد
  • 18. تولید متن با مدل‌های زبانی مولد
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 20. شاخص‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 21. ارزیابی دقت و انسجام مدل‌های زبانی
  • 22. مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم: رویکردهای اولیه
  • 23. روش‌های جمع‌آوری داده برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 24. چالش‌های برچسب‌گذاری داده برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 25. استفاده از داده‌های چندزبانه (Multilingual Data)
  • 26. ترجمه ماشینی به عنوان ابزاری برای افزایش داده
  • 27. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 28. تکنیک‌های مبتنی بر ترجمه برای افزایش داده
  • 29. تکنیک‌های مبتنی بر جایگزینی کلمات و عبارات
  • 30. مدل‌های زبانی با پارامترهای کم (Low-Resource Language Models)
  • 31. یادگیری با داده‌های کم (Few-Shot Learning)
  • 32. یادگیری با مثال‌های کم (Few-Example Learning)
  • 33. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 34. تنظیم دقیق برای وظایف خاص در زبان‌های کم‌جمعیت
  • 35. استفاده از مدل‌های بزرگتر برای زبان‌های کوچکتر
  • 36. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 37. یادگیری متقابل (Cross-Lingual Learning)
  • 38. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
  • 39. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 40. معماری‌های مناسب برای آموزش از ابتدا
  • 41. استفاده از منابع زبانی موازی (Parallel Corpora)
  • 42. روش‌های استخراج منابع زبانی موازی
  • 43. استفاده از منابع زبانی غیرموازی (Monolingual Corpora)
  • 44. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 45. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 46. ترکیب یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی
  • 47. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش (Knowledge-Enhanced Language Models)
  • 48. ادغام دانش گرامری و معنایی در مدل‌های زبانی
  • 49. استفاده از هستی‌شناسی‌ها (Ontologies) و گراف‌های دانش
  • 50. مدل‌های زبانی تطبیقی (Adaptive Language Models)
  • 51. تنظیم مدل‌ها بر اساس دامنه و کاربرد خاص
  • 52. کاربرد مدل‌های زبانی در مترجمی ماشینی
  • 53. بهبود ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 54. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
  • 55. تولید متن خلاقانه و کاربردی
  • 56. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
  • 57. خلاصه‌سازی اسناد طولانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 58. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخ به پرسش
  • 59. سیستم‌های پرسش و پاسخ برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 60. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
  • 61. طبقه‌بندی متون تخصصی و غیرتخصصی
  • 62. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 63. شناسایی نهادها در متون زبان‌های کم‌جمعیت
  • 64. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
  • 65. شناسایی احساسات و نظرات در متون
  • 66. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش گفتار
  • 67. مدل‌های زبانی برای تشخیص گفتار در زبان‌های کم‌جمعیت
  • 68. مدل‌های زبانی برای تولید گفتار
  • 69. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی در مدل‌های زبانی
  • 70. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
  • 71. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
  • 72. اهمیت حفظ تنوع زبانی در عصر دیجیتال
  • 73. آینده مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 74. تحقیقات آتی و روندهای نوظهور
  • 75. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 76. پیاده‌سازی و انتشار مدل‌های زبانی
  • 77. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه زبان‌های کم‌جمعیت
  • 78. توسعه ابزارهای متن‌باز برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 79. منابع داده و پلتفرم‌های آموزشی
  • 80. مطالعات موردی موفق در زبان‌های کم‌جمعیت
  • 81. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های قبلی
  • 82. مقایسه رویکردهای مختلف برای زبان‌های کم‌جمعیت
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 84. مدل‌های زبانی مبتنی بر حافظه بلندمدت
  • 85. ملاحظات محاسباتی و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 86. کارایی مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای محدود
  • 87. نقش جامعه علمی در پیشبرد مدل‌های زبانی
  • 88. تاثیر مدل‌های زبانی بر حفظ و احیای زبان‌ها
  • 89. مسائل حقوقی و مالکیت فکری در داده‌های زبانی
  • 90. اصول طراحی مدل‌های زبانی مسئولانه
  • 91. ارزیابی تاثیر اجتماعی مدل‌های زبانی
  • 92. اهمیت مدل‌های زبانی برای توسعه پایدار

📚 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.