اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر تفسیر بصری

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر تفسیر بصری

تگ‌ها: Fine-tuning پردازش زبان طبیعی تفسیر بصری تولید متن خلق محتوا مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی بصری 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های مبتنی بر تفسیر بصری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و تفسیر بصری
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. مبانی درک تصویر در هوش مصنوعی
  • 4. ارتباط بین زبان و تصویر: دیدگاه‌های نوین
  • 5. اصول پردازش زبان طبیعی برای تحلیل محتوا
  • 6. تکنیک‌های استخراج ویژگی از تصاویر
  • 7. مدل‌های مولد زبان: مبانی و کاربردها
  • 8. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 9. فرآیند آماده‌سازی داده برای fine-tuning
  • 10. انواع داده‌های تصویری برای fine-tuning
  • 11. اهمیت برچسب‌گذاری دقیق داده‌های تصویری
  • 12. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
  • 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های درک تصویر
  • 15. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 16. وظایف تولید متن خلاقانه
  • 17. تولید کپشن برای تصاویر
  • 18. تولید توضیحات مفصل برای تصاویر
  • 19. تولید داستان بر اساس تصاویر
  • 20. تولید دیالوگ بر اساس تصاویر
  • 21. تولید محتوای آموزشی مرتبط با تصاویر
  • 22. تنظیم دقیق مدل‌ها برای لحن‌های خاص
  • 23. لحن رسمی در تولید محتوا
  • 24. لحن دوستانه در تولید محتوا
  • 25. لحن علمی در تولید محتوا
  • 26. لحن روایی در تولید محتوا
  • 27. لحن خبری در تولید محتوا
  • 28. لحن طنز در تولید محتوا (با احتیاط)
  • 29. تطبیق لحن با مخاطب هدف
  • 30. شناخت مخاطب و نیازهای آن
  • 31. استفاده از واژگان مناسب برای هر لحن
  • 32. تکنیک‌های کنترل لحن در مدل‌های زبانی
  • 33. پارامترهای کنترل لحن در fine-tuning
  • 34. استفاده از دستورالعمل‌ها (Prompts) برای هدایت لحن
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌گیری (Sampling) برای کنترل خروجی
  • 36. دسته‌بندی تصاویر برای تولید محتوای هدفمند
  • 37. تحلیل محتوای تصاویر از منظر دینی (با احتیاط و چارچوب)
  • 38. تولید محتوا برای مسائل اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 39. تولید محتوا برای موضوعات فرهنگی (در چارچوب ضوابط)
  • 40. تولید محتوا برای مباحث علمی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 41. تولید محتوا برای موضوعات تاریخی (بدون تحریف)
  • 42. تولید محتوا برای مسائل روانشناسی خانواده (مبتنی بر خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 43. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
  • 44. Fine-tuning با استفاده از داده‌های کم (Few-shot learning)
  • 45. Fine-tuning با استفاده از داده‌های بسیار کم (Zero-shot learning)
  • 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 47. تنظیم دقیق مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 48. مدل‌های زبانی و بینایی کامپیوتر (VLM)
  • 49. کاربرد VLM در تولید محتوا
  • 50. کاربرد VLM در خلاصه‌سازی بصری
  • 51. کاربرد VLM در پاسخ به سوالات بصری
  • 52. کاربرد VLM در طبقه‌بندی محتوا
  • 53. کاربرد VLM در جستجوی تصویر با زبان طبیعی
  • 54. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت خروجی مدل‌ها
  • 55. روش‌های کاهش Hallucination در مدل‌های زبانی
  • 56. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 57. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 58. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 59. حریم خصوصی در داده‌های تصویری و زبانی
  • 60. کاربردهای عملی fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 61. تولید محتوای بازاریابی دیجیتال
  • 62. تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 63. تولید محتوای خلاقانه برای رسانه‌های اجتماعی
  • 64. تولید دستیارهای مجازی هوشمند
  • 65. تولید ابزارهای کمک نویسندگی
  • 66. تولید سیستم‌های توصیه‌گر محتوا
  • 67. تولید محتوای تخصصی برای صنایع مختلف
  • 68. بررسی چالش‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 69. محدودیت‌های پردازشی و محاسباتی
  • 70. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 71. پیچیدگی تنظیم پارامترها
  • 72. ارزیابی جامع خروجی مدل‌ها
  • 73. آیندهٔ fine-tuning مدل‌های زبانی و تفسیر بصری
  • 74. روندهای نوظهور در VLM
  • 75. نقش هوش مصنوعی در خلق محتوای نوین
  • 76. توسعهٔ مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر
  • 77. همگرایی زبان و تصویر در عصر دیجیتال
  • 78. کاربردهای پیشرفته VLM در حل مسائل پیچیده
  • 79. راهکارهای عملیاتی برای پیاده‌سازی fine-tuning
  • 80. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 81. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 82. استراتژی‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده
  • 83. روش‌های مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل
  • 84. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
  • 85. اصول طراحی رابط کاربری برای ابزارهای مبتنی بر VLM
  • 86. تاثیر fine-tuning بر دقت و کارایی مدل
  • 87. مطالعات موردی موفق در fine-tuning
  • 88. درس‌های آموخته از پروژه‌های fine-tuning
  • 89. آیندهٔ شغلی متخصصان هوش مصنوعی مولد
  • 90. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 91. نقش نهادهای نظارتی در تنظیم‌گری هوش مصنوعی
  • 92. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش در حوزه هوش مصنوعی
  • 93. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده
  • 94. تکنیک‌های خلاقانه برای تولید محتوا با لحن‌های متنوع
  • 95. طراحی سناریوهای پیچیده برای fine-tuning
  • 96. ارتباط با متخصصان و جامعهٔ هوش مصنوعی
  • 97. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 98. توسعهٔ ابزارهای ارزیابی خودکار محتوا
  • 99. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از هوش مصنوعی
  • 100. ملاحظات حقوقی در استفاده از محتوای تولید شده

📚 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.