MAPress
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتشار اطلاعات در گراف

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان انتشار اطلاعات در گراف

تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی فاین تیونینگ کنترل اطلاعات گراف دانش مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین

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: کنترل بر میزان انتشار اطلاعات در گراف

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 گراف دانش و مدل‌های زبانی
  • 2. مفاهیم پایه در نظریه گراف
  • 3. ساختارهای داده گراف
  • 4. الگوریتم‌های پیمایش گراف
  • 5. کاربرد گراف در نمایش دانش
  • 6. مدل‌های زبانی سنتی (N-grams, LSA)
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مدرن (RNN, LSTM)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای متن
  • 9. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 10. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 11. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 12. هدف fine-tuning در مدل‌های زبانی
  • 13. چالش‌های fine-tuning
  • 14. معرفی fine-tuning برای کنترل انتشار اطلاعات
  • 15. مفهوم انتشار اطلاعات در گراف
  • 16. مدل‌های انتشار اطلاعات (SIR, SIS)
  • 17. کاربرد مدل‌های انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 18. ارتباط بین مدل‌های زبانی و انتشار اطلاعات
  • 19. fine-tuning مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی انتشار
  • 20. شناسایی گره‌های تأثیرگذار در گراف
  • 21. شاخص‌های مرکزی بودن در گراف
  • 22. روش‌های شناسایی رهبران فکری
  • 23. fine-tuning برای یافتن گره‌های تأثیرگذار
  • 24. کنترل انتشار اطلاعات از طریق حذف گره
  • 25. کنترل انتشار اطلاعات از طریق معرفی گره
  • 26. استراتژی‌های کاهش انتشار اطلاعات
  • 27. fine-tuning برای طراحی استراتژی‌های کنترلی
  • 28. معیارهای ارزیابی fine-tuning
  • 29. دقت (Precision) و بازیابی (Recall) در پیش‌بینی انتشار
  • 30. نرخ انتشار و میزان تأثیرگذاری
  • 31. ارزیابی مدل‌های fine-tuned شده
  • 32. مجموعه داده‌های استاندارد برای fine-tuning
  • 33. مجموعه داده‌های گراف با اطلاعات انتشار
  • 34. مجموعه داده‌های متنی مرتبط با موضوع
  • 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
  • 36. پاکسازی متن و نرمال‌سازی
  • 37. تبدیل گراف به فرمت قابل استفاده مدل
  • 38. نمایش متغیرهای گراف برای مدل زبانی
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها در fine-tuning
  • 40. نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
  • 41. اندازه بچ و تعداد دوره‌های آموزشی
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 43. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر (Grid Search, Random Search)
  • 44. مقایسه مدل‌های fine-tuned با مدل‌های پایه
  • 45. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی
  • 46. تجزیه و تحلیل نتایج fine-tuning
  • 47. شناسایی نقاط ضعف و قوت مدل
  • 48. بهبود مدل بر اساس تحلیل نتایج
  • 49. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning
  • 50. حریم خصوصی و امنیت اطلاعات
  • 51. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 52. کاربرد fine-tuning در مسائل امنیتی سایبری (با رعایت قوانین)
  • 53. مقدمه‌ای بر امنیت اطلاعات در شبکه‌های اطلاعاتی
  • 54. شناسایی نفوذ با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 55. پیش‌بینی حملات سایبری با تحلیل الگوها
  • 56. fine-tuning برای تشخیص بدافزار (با رویکرد آموزشی)
  • 57. شناسایی محتوای نامناسب (با رعایت قوانین)
  • 58. فیلترینگ محتوا در سامانه‌های آموزشی
  • 59. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات گمراه‌کننده
  • 60. fine-tuning برای دسته‌بندی محتوا
  • 61. کاربرد fine-tuning در بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. شخصی‌سازی محتوا برای کاربران
  • 63. توصیه مقالات علمی و آموزشی
  • 64. fine-tuning برای بهبود دقت توصیه‌ها
  • 65. ملاحظات فقهی و شرعی در محتوا (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 66. اصول کلی در تولید محتوای آموزشی
  • 67. جواز شرعی استفاده از مدل‌های زبانی
  • 68. حدود شرعی در انتشار و دریافت اطلاعات
  • 69. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌های گراف
  • 70. حفظ اطلاعات شخصی و محرمانگی
  • 71. ملاحظات مربوط به حاکمیت داده‌ها
  • 72. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 73. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 74. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 75. استانداردهای زبانی و سبکی در تولید محتوا
  • 76. استفاده از زبان فارسی روان و علمی
  • 77. اجتناب از ادبیات نامناسب و مبتذل
  • 78. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه‌های دینی
  • 79. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب قانونی
  • 80. بازنگری و به‌روزرسانی مدل‌های fine-tuned
  • 81. پایش مستمر عملکرد مدل
  • 82. انطباق با تغییرات قوانین و مقررات
  • 83. توسعه مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
  • 84. کاربرد در حوزه آموزش مجازی
  • 85. کاربرد در تحلیل داده‌های علمی
  • 86. کاربرد در مدیریت دانش سازمانی
  • 87. پروژه‌های عملی fine-tuning
  • 88. مثال کاربردی: کنترل انتشار اطلاعات در یک شبکه علمی
  • 89. مثال کاربردی: شناسایی منابع اطلاعاتی موثق
  • 90. مثال کاربردی: طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 91. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی در ایران
  • 92. روندهای جدید در fine-tuning
  • 93. چشم‌انداز توسعه مدل‌های بومی
  • 94. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی کشور
  • 95. تکنیک‌های پیشرفته‌تر fine-tuning (مانند LoRA)
  • 96. fine-tuning برای وظایف خاص زبانی
  • 97. خلاصه‌سازی متون علمی
  • 98. تولید متن خلاقانه (با رعایت چارچوب)
  • 99. ترجمه ماشینی (با ملاحظات فرهنگی)
  • 100. پایان‌نامه‌ها و مقالات مرتبط با fine-tuning

📚 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.