کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری حافظه بلندمدت (LSTMs)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری حافظه بلندمدت (LSTMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی و معماری‌های حافظه بلندمدت
  • 2. مقدمه‌ای بر معماری LSTM و سلول‌های حافظه
  • 3. نحوه عملکرد گیت‌های ورودی، فراموشی و خروجی در LSTM
  • 4. تابع فعال‌سازی و نقش آن در LSTM
  • 5. مدل‌سازی توالی با استفاده از LSTM
  • 6. آموزش مدل‌های LSTM با استفاده از گرادیان کاهشی
  • 7. پس‌انتشار خطا در شبکه‌های LSTM
  • 8. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها در آموزش LSTM
  • 9. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های LSTM
  • 10. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای LSTM
  • 11. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 12. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
  • 13. تفاوت‌های کلیدی بین LSTM و ترنسفورمر
  • 14. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 15. ضرورت و کاربردهای fine-tuning
  • 16. انواع روش‌های fine-tuning
  • 17. fine-tuning با روش آموختن تمام پارامترها (Full Fine-tuning)
  • 18. fine-tuning با روش انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 19. fine-tuning با روش تنظیم پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
  • 20. معرفی روش‌های PEFT
  • 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 22. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
  • 23. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
  • 24. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف نظارت‌شده
  • 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 26. تنظیم ابرپارامترهای (Hyperparameters) fine-tuning
  • 27. انتخاب نرخ یادگیری مناسب برای fine-tuning
  • 28. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن بر fine-tuning
  • 29. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و مدیریت بیش‌برازش
  • 30. استفاده از گیت‌های مختلف در fine-tuning
  • 31. تنظیم دقیق معماری مدل برای وظایف خاص
  • 32. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
  • 33. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 34. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
  • 35. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 36. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 37. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 38. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 39. تنظیم دقیق برای تشخیص روابط
  • 40. تنظیم دقیق برای تولید کد
  • 41. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی
  • 42. تنظیم دقیق برای مدل‌های چندزبانه
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی fine-tuned
  • 44. متریک‌های ارزیابی برای تولید متن
  • 45. متریک‌های ارزیابی برای خلاصه‌سازی
  • 46. متریک‌های ارزیابی برای پاسخ به سوالات
  • 47. متریک‌های ارزیابی برای ترجمه ماشینی
  • 48. متریک‌های ارزیابی برای تحلیل احساسات
  • 49. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
  • 50. متریک‌های ارزیابی برای NER
  • 51. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص روابط
  • 52. متریک‌های ارزیابی برای تولید کد
  • 53. متریک‌های ارزیابی برای وظایف چندوجهی
  • 54. متریک‌های ارزیابی برای مدل‌های چندزبانه
  • 55. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی fine-tuned
  • 56. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی
  • 57. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی
  • 58. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی
  • 59. شناسایی و کاهش سوگیری‌های سیاسی
  • 60. روش‌های کاهش سوگیری در fine-tuning
  • 61. تنظیم دقیق مدل برای لحن خاص (Tone)
  • 62. تعریف و اندازه‌گیری لحن متن
  • 63. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
  • 64. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی
  • 65. تنظیم دقیق برای لحن شوخ‌طبعانه
  • 66. تنظیم دقیق برای لحن جدی
  • 67. تنظیم دقیق برای لحن متعاطف
  • 68. تنظیم دقیق برای لحن ترغیب‌کننده
  • 69. تنظیم دقیق برای لحن آموزنده
  • 70. تنظیم دقیق برای لحن تخصصی
  • 71. تنظیم دقیق برای لحن ادبی
  • 72. تنظیم دقیق برای لحن خبری
  • 73. تنظیم دقیق برای لحن محاوره‌ای
  • 74. تنظیم دقیق برای لحن اداری
  • 75. تنظیم دقیق برای لحن تجاری
  • 76. تنظیم دقیق برای لحن خلاقانه
  • 77. تنظیم دقیق برای لحن هنری
  • 78. تنظیم دقیق برای لحن فنی
  • 79. تنظیم دقیق برای لحن علمی
  • 80. تنظیم دقیق برای لحن حقوقی
  • 81. تنظیم دقیق برای لحن پزشکی
  • 82. تنظیم دقیق برای لحن مذهبی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 83. تنظیم دقیق برای لحن فلسفی
  • 84. تنظیم دقیق برای لحن تاریخی
  • 85. تنظیم دقیق برای لحن سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 86. تنظیم دقیق برای لحن اقتصادی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 87. تنظیم دقیق برای لحن اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته در fine-tuning
  • 89. یادگیری تقویتی برای fine-tuning
  • 90. fine-tuning با استفاده از یادگیری انتقالی تطبیقی
  • 91. fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 92. fine-tuning با استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. fine-tuning برای مدل‌های کوچک و کم‌توان
  • 94. کاربرد fine-tuning در صنایع مختلف
  • 95. fine-tuning در حوزه آموزش و پرورش
  • 96. fine-tuning در حوزه سلامت و پزشکی
  • 97. fine-tuning در حوزه حقوق و قضایی
  • 98. fine-tuning در حوزه رسانه و تبلیغات
  • 99. fine-tuning در حوزه خدمات مشتری
  • 100. fine-tuning در حوزه توسعه نرم‌افزار

📚 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.