اکسپرس 24
کتاب غلبه بر چالش داده‌های محدود در Fine-tuning مدل‌های زبانی

کتاب غلبه بر چالش داده‌های محدود در Fine-tuning مدل‌های زبانی

تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی تکنیک های یادگیری داده محدود فاین تیونینگ مدل زبانی بزرگ مدل های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری عمیق 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 غلبه بر چالش داده‌های محدود در Fine-tuning مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش داده‌های محدود در یادگیری ماشین
  • 2. شناخت انواع داده‌های محدود و کاربردهای آن
  • 3. اهمیت داده‌های باکیفیت در آموزش مدل‌های زبانی
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در داده‌های محدود
  • 5. روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 6. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 7. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. چالش‌های Fine-tuning با داده‌های کم
  • 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
  • 10. انواع روش‌های افزایش داده متنی
  • 11. کاربرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در افزایش داده
  • 12. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 13. مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای در داده‌های محدود
  • 14. یادگیری با نمونه‌های کم (Few-shot Learning)
  • 15. معرفی الگوریتم‌های Few-shot Learning
  • 16. یادگیری متریک (Metric Learning)
  • 17. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش زبان طبیعی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد آن
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 20. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 21. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
  • 24. تنظیم دقیق BERT برای وظایف مختلف
  • 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر GPT
  • 26. تنظیم دقیق GPT برای وظایف مختلف
  • 27. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 28. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 29. روش‌های خودآموزی (Self-training)
  • 30. روش‌های آموزش سازگار (Co-training)
  • 31. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 32. انتخاب نمونه‌های مفید برای برچسب‌گذاری
  • 33. ارزیابی مدل‌ها در شرایط داده محدود
  • 34. معیارهای ارزیابی متناسب با داده‌های کم
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation)
  • 36. مدل‌های تولید متن با داده‌های محدود
  • 37. خلاصه‌سازی متن با داده‌های محدود
  • 38. ترجمه ماشینی با داده‌های محدود
  • 39. پاسخ‌گویی به سوالات با داده‌های محدود
  • 40. دسته‌بندی متن با داده‌های محدود
  • 41. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با داده‌های محدود
  • 42. تحلیل احساسات با داده‌های محدود
  • 43. شناخت گفتار با داده‌های محدود
  • 44. تولید زبان طبیعی با داده‌های محدود
  • 45. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با داده‌های محدود
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر با داده‌های محدود
  • 47. مدل‌سازی زبان در حوزه‌های تخصصی (پزشکی، حقوقی)
  • 48. چالش‌های داده‌های محدود در زبان فارسی
  • 49. روش‌های افزایش داده برای زبان فارسی
  • 50. ترجمه ماشینی فارسی به سایر زبان‌ها با داده محدود
  • 51. پردازش زبان فارسی با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 52. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی برای وظایف خاص
  • 53. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
  • 54. بهینه‌سازی فراپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 55. استفاده از روش‌های Bayesian Optimization
  • 56. روش‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و تصادفی (Random Search)
  • 57. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها در ایران
  • 58. استانداردهای داده در ایران
  • 59. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها در ایران
  • 61. امنیت داده‌ها در سیستم‌های آموزشی
  • 62. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 63. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 64. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مجازی
  • 65. طراحی دوره‌های آموزشی مبتنی بر داده
  • 66. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
  • 67. توسعه ابزارهای آموزشی با هوش مصنوعی
  • 68. مدیریت دانش سازمانی
  • 69. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های مدیریت دانش
  • 70. تولید محتوای آموزشی با کیفیت
  • 71. بهبود فرآیندهای یادگیری
  • 72. شخصی‌سازی آموزش
  • 73. ارزیابی عملکرد دانشجویان
  • 74. سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری
  • 75. تحلیل داده‌های آموزشی
  • 76. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانشجویان
  • 77. شناسایی دانشجویان در معرض خطر
  • 78. ارائه راهکارهای حمایتی
  • 79. طراحی برنامه‌های درسی پویا
  • 80. تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 81. ارزیابی مستمر یادگیری
  • 82. ارتقای کیفیت آموزش عالی
  • 83. نقش مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
  • 84. جستجوی اطلاعات علمی
  • 85. تحلیل متون پژوهشی
  • 86. تولید مقالات علمی (با رعایت اصول)
  • 87. شناسایی روندهای تحقیقاتی
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش‌های بنیادی
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش‌های کاربردی
  • 90. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 91. پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
  • 92. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 93. توسعه مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 94. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 95. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 96. یادگیری انتقالی پیشرفته
  • 97. روش‌های خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 98. کاربرد یادگیری خودنظارتی در داده‌های محدود
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی
  • 100. محدودیت‌های محاسباتی

📚 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.